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Propósito del cargo

Diseñar e implementar agentes de IA, skills y flujos de orquestación sobre las plataformas de cliente. Definir lineamientos técnicos de IA, evaluar modelos y frameworks, integrar telemetría y asegurar escalabilidad, reutilización y control de riesgos de los activos de IA.

Funciones principales

- Diseñar e implementar agentes de IA capaces de ejecutar tareas complejas mediante razonamiento, planificación y uso de herramientas (tool use).
- Desarrollar skills reutilizables (capacidades encapsuladas) que puedan ser consumidas por distintos agentes y equipos del banco.
- Construir y mantener flujos de orquestación (orchestration workflows) que coordinen múltiples agentes, modelos y sistemas.
- Definir lineamientos técnicos y estándares de IA (patrones de diseño, buenas prácticas, guías de arquitectura) para su adopción transversal en el banco.
- Evaluar y comparar modelos y frameworks de IA (LLMs, frameworks de agentes, herramientas de orquestación) según criterios de performance, costo, seguridad y cumplimiento normativo.
- Integrar telemetría y observabilidad en los activos de IA (logging, trazabilidad de decisiones, métricas de uso y calidad).
- Diseñar soluciones pensando en escalabilidad y reutilización , evitando duplicación de esfuerzos entre equipos.
- Colaborar con áreas de riesgo, cumplimiento y seguridad para asegurar que los activos de IA cumplan con las políticas internas y regulatorias del sector bancario.
- Asegurar que los agentes y flujos de IA desplegados sean confiables, auditables y trazables , dado el contexto regulado del banco.
- Establecer y hacer cumplir controles de riesgo asociados al uso de IA (sesgos, alucinaciones, fugas de datos, uso indebido).




- Liderar decisiones de arquitectura técnica para nuevos casos de uso de IA, en conjunto con Producto, Riesgo y Negocio.
- Mantener documentación actualizada de los lineamientos técnicos, catálogos de skills y arquitecturas de orquestación.
- Realizar revisiones técnicas (design/code reviews) de implementaciones de agentes desarrolladas por el equipo.
- Monitorear el desempeño de los activos de IA en producción mediante telemetría, proponiendo mejoras continuas.
- Evaluar proveedores, modelos (propios o de terceros) y frameworks emergentes, presentando recomendaciones fundamentadas.
- Mentorizar a otros ingenieros del equipo en el diseño de agentes, skills y buenas prácticas de IA.
- Ingeniería en Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o áreas afines.

Experiencia

- 4–6+ años de experiencia en desarrollo de software, con al menos 3 años enfocados en Machine Learning / IA.
- Experiencia demostrable llevando modelos a producción (no solo en notebooks/experimentación).

Conocimientos técnicos

- Lenguajes de programación: Python (avanzado); deseable conocimiento de Java, Go o Scala.
- IA generativa y LLMs: fine-tuning, prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), embeddings, frameworks tipo LangChain / LlamaIndex.
- Cloud: AWS, GCP o Azure (servicios de IA/ML: SageMaker, Vertex AI, Azure ML).
- Bases de datos: SQL y NoSQL; conocimientos de bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, FAISS, etc.).
- Fundamentos sólidos de matemáticas aplicadas: álgebra lineal,



estadística, probabilidad y optimización.
- Buenas prácticas de ingeniería de software: control de versiones (Git), testing, arquitectura de sistemas distribuidos.
- Deseable: inglés técnico avanzado (lectura de papers, documentación).
- Pensamiento analítico y resolución de problemas : capacidad de descomponer problemas complejos y proponer soluciones basadas en datos.
- Comunicación efectiva : habilidad para explicar conceptos técnicos complejos a audiencias no técnicas.
- Trabajo en equipo y colaboración : capacidad de trabajar con equipos multidisciplinarios.
- Liderazgo técnico y mentoría : disposición para guiar y desarrollar a otros miembros del equipo.
- Curiosidad y aprendizaje continuo : interés genuino por mantenerse al día con los avances del campo.
- Pensamiento crítico y ético : capacidad de identificar riesgos, sesgos y limitaciones de los modelos de IA.
- Autonomía y proactividad : capacidad de gestionar su propio trabajo con mínima supervisión.
- Adaptabilidad : capacidad de ajustarse a un ambiente tecnológico en constante cambio.
- Orientación a resultados : foco en generar impacto de negocio medible a través de soluciones técnicas.

Beneficios Stefanini

- Step 4: Confirmación del Candidato 4 Confirmación del Candidato

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📌 Engineer IA (Santiago)
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📍 Santiago