Huron es una firma de consultoría global que ayuda a las organizaciones a abordar desafíos empresariales complejos mediante servicios de estrategia, operaciones, asesoría, transformación digital, tecnología y análisis. Su trabajo abarca los sectores de la salud, la educación, la energía y los servicios financieros, con apoyo personalizado en áreas como los servicios gestionados, la externalización y el desarrollo del liderazgo. Huron reúne a especialistas enfocados en soluciones prácticas y de alto impacto para las necesidades específicas de cada cliente, por lo que resulta relevante para profesionales interesados en la consultoría, la transformación y el crecimiento organizacional basado en datos.
Ingeniero/a de IA, IA generativa y RAG — Huron, Bangalore híbrido
Desarrolla soluciones de aprendizaje automático, IA generativa y generación aumentada por recuperación para Huron. Crea aplicaciones con agentes, canalizaciones de IA en la nube, API y sistemas de producción.
Descripción
- Crea sistemas de IA con métodos de aprendizaje automático e IA generativa, como ingeniería de prompts, ajuste fino, embeddings y RAG.
- Desarrolla aplicaciones inteligentes y sistemas con agentes usando herramientas como LangChain, LangGraph, AutoGen o CrewAI.
- Diseña e implementa canalizaciones RAG completas, desde la ingesta y segmentación de documentos hasta la indexación vectorial, la búsqueda híbrida y las respuestas contextuales.
- Crea API modulares y documentadas y componentes de servicio con FastAPI, Flask o marcos similares.
- Desarrolla y gestiona canalizaciones de IA para la ingesta, transformación, validación, entrenamiento, inferencia, implementación y recuperación de conocimiento.
- Usa servicios de IA y aprendizaje automático de AWS y Azure para respaldar el desarrollo y la implementación.
- Configura la supervisión y evaluación de la precisión del modelo, la deriva, la calidad de recuperación, el anclaje en fuentes, la fiabilidad y el razonamiento de tareas.
- Mejora los sistemas RAG en producción en velocidad, escalabilidad, coste y calidad de respuesta.
- Colabora con ingenieros de software, científicos de datos, arquitectos de soluciones y partes interesadas del negocio en el diseño de soluciones y su transición a producción.
- Contribuye a experimentos, pruebas de concepto, proyectos piloto e implementaciones escalables.
- Mantente al día sobre IA generativa, agentes de IA, marcos de orquestación, evaluación de RAG y mejora continua.
Requisitos
- Aporta entre 4 y 6 años de experiencia práctica en desarrollo de IA/ML o ingeniería de aplicaciones inteligentes.
- Domina Python y conoce bibliotecas modernas de IA/ML, como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow o las API de OpenAI.
- Has diseñado e implementado sistemas RAG con embeddings, bases de datos vectoriales como FAISS, Pinecone, Chroma o Azure AI Search, y métodos de optimización de recuperación.
- Has creado API o servicios de backend con FastAPI, Flask o marcos equivalentes.
- Conoces marcos de agentes como LangGraph o AutoGen y patrones de orquestación multiagente.
- Conoces plataformas en la nube como AWS o Azure y herramientas de contenedores como Docker.
- Tienes experiencia práctica con plataformas de aprendizaje automático en la nube, como Azure Machine Learning, AWS SageMaker o los servicios de IA/ML de Google.
- Tienes una licenciatura en Informática, Ingeniería, Ciencia de Datos o un campo relacionado.
- Se valorará la experiencia con estándares o herramientas de orquestación como MCP o protocolos de enrutamiento de agentes.
- Se valorará la experiencia con canalizaciones de MLOps, CI/CD para la entrega de modelos, herramientas de evaluación de RAG como RAGAS o supervisión de modelos.
- Se valorará el conocimiento de evaluación de sistemas de IA, observabilidad, pruebas de rendimiento de prompts y validación del anclaje en fuentes.
- Puedes colaborar con distintos equipos, gestionar varios proyectos y comunicarte con públicos técnicos y no técnicos.
- Se valorarán las certificaciones en servicios de IA/ML en la nube de Azure, AWS o Google Cloud.