EXL es una empresa de consultoría y servicios empresariales que ayuda a las organizaciones a utilizar datos, análisis y tecnología para mejorar sus operaciones y tomar mejores decisiones. Su trabajo incluye la gestión de operaciones, el análisis para la toma de decisiones y la transformación digital, con experiencia en sectores como la atención sanitaria, los seguros, las finanzas y la logística. EXL combina la ciencia de datos con una sólida experiencia empresarial para desarrollar soluciones adaptadas a los objetivos, el modelo operativo y el contexto sectorial de cada organización.
Responsable sénior de ingeniería de IA generativa en EXL (híbrido, Estados Unidos)
Lidera el diseño de soluciones empresariales de LLM e IA agéntica. Desarrolla flujos de trabajo gobernados y listos para producción en AWS, Google Cloud y Snowflake.
Descripción
- Diseña e implementa sistemas empresariales de IA generativa con LLM, modelos fundacionales y marcos de IA agéntica.
- Crea patrones de IA, aceleradores y arquitecturas de referencia reutilizables.
- Convierte los desafíos empresariales en flujos de trabajo de IA escalables y pruebas de concepto listas para producción.
- Moderniza las plataformas de IA aplicando tecnologías emergentes de IA generativa y prácticas consolidadas.
- Crea y mantiene marcos de ingeniería de prompts que generan resultados de LLM controlados y fiables.
- Establece prácticas de versionado de prompts, gestión del ciclo de vida y pruebas.
- Implementa salvaguardas de IA frente a alucinaciones, sesgos, amenazas de seguridad y necesidades de cumplimiento.
- Desarrolla canalizaciones de orquestación escalables con LangGraph, LangChain, CrewAI, Semantic Kernel u otras herramientas similares.
- Crea componentes, herramientas, agentes y plantillas de flujos de trabajo de IA reutilizables.
- Desarrolla sistemas multiagente y flujos de trabajo autónomos.
- Colabora con las partes interesadas del negocio para identificar casos de uso valiosos de IA.
- Crea prototipos y productos mínimos viables de IA utilizando datos sintéticos y empresariales.
- Convierte prototipos en aplicaciones de producción que cumplan los estándares de escalabilidad, seguridad y fiabilidad.
- Diseña arquitecturas escalables de IA generativa en AWS, Google Cloud y Snowflake.
- Utiliza Amazon Bedrock, SageMaker, Vertex AI, Snowflake Cortex AI y otros servicios de IA nativos de la nube.
- Diseña sistemas RAG con bases de datos vectoriales, embeddings y búsqueda semántica.
- Mejora el despliegue de modelos, la velocidad de inferencia y la eficiencia de costes de la infraestructura.
- Crea marcos de evaluación para medir la precisión, relevancia, latencia, seguridad e impacto empresarial.
- Desarrolla pruebas comparativas para prompts, modelos y flujos de trabajo.
- Define KPI, prácticas de observabilidad y estrategias de supervisión.
- Mejora el rendimiento de los modelos mediante el ajuste de prompts, mejoras en la recuperación y perfeccionamientos de los flujos de trabajo.
Requisitos
- Grado o máster en informática, inteligencia artificial, ciencia de datos, ingeniería o una disciplina relacionada.
- Al menos 8 años de experiencia en ingeniería de software, aprendizaje automático, ingeniería de datos o desarrollo de soluciones de IA.
- Al menos 4 años de experiencia práctica con IA generativa, LLM y modelos fundacionales.
- Sólida trayectoria en el diseño de soluciones empresariales de IA generativa con arquitecturas avanzadas de LLM y marcos de prompts.
- Dominio del desarrollo de flujos de trabajo de IA escalables, canalizaciones de orquestación y componentes de IA reutilizables.
- Capacidad para convertir las necesidades del negocio en soluciones de IA y prototipos listos para producción usando datos sintéticos.
- Amplio conocimiento del versionado de prompts, la gobernanza, las salvaguardas y el control de resultados de LLM.
- Sólido conocimiento de marcos de evaluación de IA, métodos de pruebas comparativas y técnicas de optimización.
- Experiencia con bases de datos vectoriales, embeddings, búsqueda semántica y arquitecturas RAG.
- Dominio de Python y familiaridad con marcos modernos de desarrollo de IA y aprendizaje automático.