No solo buscamos talento, buscamos mentes curiosas que disfruten aprender y transformar el futuro.

Somos tech, somos exigentes y sí, vamos rápido. Pero nadie compite solo. Trabajamos en equipo y si buscas retos que te saquen de la zona cómoda (porque ahí no crece nadie), estás en el lugar correcto. Aquí aprenderás con expertos, participarás en proyectos de alto impacto y estarás siempre un paso adelante en tecnología.

Objetivo del puesto

Lograr que un modelo de lenguaje sea una herramienta útil, verificable y confiable en un entorno donde equivocarse tiene consecuencias directas de negocio.

Esta posición es responsable de diseñar y construir los mecanismos de recuperación, análisis y extracción estructurada que permitan procesar documentación técnica, legal y contractual extensa, contrastar versiones y justificar cada respuesta con evidencia auditable. Buscamos un perfil que combine rigor experimental con pragmatismo de ingeniería, orientado a producir sistemas cuya precisión se pueda medir y defender con datos.

Responsabilidades clave

1. Diseño y construcción de soluciones

• Diseñar e implementar pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) de grado productivo para consultar y analizar grandes volúmenes de documentos técnicos, normativos y contractuales.

• Definir y calibrar estrategias de segmentación (chunking), selección de modelos de embeddings e indexación para búsqueda semántica e híbrida.

• Construir flujos de extracción estructurada mediante LLMs para obtener entidades críticas: fechas, requisitos, vigencias, referencias cruzadas y matrices de cambios entre versiones.

• Desarrollar la lógica algorítmica para comparación documental y detección automatizada de cláusulas o requisitos nuevos, modificados y eliminados.

• Implementar motores de matching entre especificaciones de perfiles y currículums, integrando ordenamiento por relevancia (ranking), cálculo de compatibilidad y generación de explicaciones auditables del resultado.

• Colaborar en el diseño de modelos de scoring y recomendación orientados a la priorización de oportunidades operativas o comerciales.

2. Calidad, evaluación y confiabilidad

• Establecer conjuntos de datos de prueba (eval benchmarks) y métricas cuantitativas para evaluar de forma continua la precisión, cobertura y relevancia de cada pipeline.

• Diseñar estrategias avanzadas de prompt engineering, guardrails y esquemas de citación granular para mitigar alucinaciones y garantizar trazabilidad total hacia el documento original.

• Analizar y optimizar sistemáticamente el compromiso (trade-off) entre rendimiento del modelo, costo por inferencia y latencia en producción.

• Ajustar la relevancia del sistema a partir de telemetría de uso real y retroalimentación de los usuarios finales.

3. Colaboración y gobierno técnico

• Colaborar estrechamente con ingenieros de datos y desarrolladores de software para integrar los microservicios de IA a la arquitectura general de la plataforma.

• Documentar de forma rigurosa la arquitectura, las decisiones técnicas y las hipótesis validadas, facilitando la transferencia de conocimiento hacia clientes y equipos internos.

• Actuar como interlocutor técnico capaz de traducir capacidades, restricciones y riesgos de la IA a audiencias de negocio sin recurrir a tecnicismos innecesarios.

Requisitos del perfil

Requisitos no negociables

• Experiencia: Mínimo 2 años desarrollando e implementando aplicaciones con LLMs, arquitecturas RAG o sistemas de búsqueda semántica, preferentemente en entornos de producción.

• Stack principal: Dominio avanzado de Python (3.9+) y experiencia con librerías de orquestación de LLMs (LangChain, LlamaIndex o implementaciones nativas equivalentes).

• Bases vectoriales: Manejo práctico de almacenes e índices de vectores (pgvector, FAISS, Azure AI Search, Pinecone, Qdrant o similares).

• Ingeniería de contexto: Experiencia sólida en técnicas de extracción estructurada (JSON Mode, function calling), diseño de prompts y marcos de evaluación para modelos generativos.

• Procesamiento de documentos: Experiencia resolviendo los retos prácticos de ingesta y normalización de textos largos, jerárquicos o no estructurados.

• Gobernanza: Comprensión clara de directrices de seguridad, privacidad de datos y mitigación de fuga de información al operar con modelos de lenguaje.

• Modalidad: Disponibilidad para trabajar bajo esquema híbrido en Ciudad de México.

Requisitos deseables

• Experiencia desplegando soluciones en plataformas en la nube: Azure OpenAI Service, AWS Bedrock, Google Cloud Vertex AI o inferencia de modelos open source (vLLM, Ollama, Hugging Face).

• Bases sólidas de machine learning clásico aplicadas a clasificación, reranking y modelos de regresión/scoring.

• Implementación de técnicas avanzadas de recuperación: reranking neuronal, búsqueda híbrida (BM25 + vector) y frameworks de evaluación como RAGAS o TruLens.

• Experiencia previa extrayendo texto y tablas complejas desde PDF mediante herramientas de OCR (e.g., Azure Document Intelligence, Tesseract, LayoutLM).

• Experiencia en sectores regulados, cumplimiento normativo (compliance), auditoría o legaltech.

Formación y competencias

• Educación: Licenciatura o posgrado en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas, Ingeniería de Software o disciplinas afines.

• Certificaciones valoradas: Azure AI Engineer Associate (AI-102), Azure Data Scientist Associate (DP-100) o AWS Certified Machine Learning - Specialty.

• Competencias clave: Pensamiento analítico riguroso, enfoque basado en hipótesis y datos, orientación a la calidad de software y alta capacidad de síntesis para comunicar conceptos complejos de forma clara.

¿Qué tenemos para ti?

• Apoyamos tu crecimiento personal y profesional con planes de desarrollo individual, donde tu eres dueñ@ de tu carrera y hasta dónde quieres llegar.

• Días de descanso superiores a los de la ley: No es necesario esperar un año para disfrutar de tus días de vacaiones, además de días adicionales por tipos de eventos especiales y festividades.

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Aquí hay espacio para gente buena… como tú, ¡Queremos conocerte!