Importante empresa del sector financiero está en búsqueda de un profesional que ocupe el cargo de LLMops Engineer, que se encargará de asegurar la correcta operación, monitoreo y optimización de agentes de IA en producción.
Funciones:
Llevar agentes de IA desde desarrollo y pruebas hacia producción, y operar/monitorear agentes en ambientes productivos con mantenimiento continuo.
Implementar observabilidad end-to-end: registrar interacciones (API calls, tools, decisiones) y garantizar trazabilidad completa para auditoría.
Medir y monitorear costos (tokens, transacción, uso total), latencia y construir dashboards de consumo y performance por agente.
Implementar sistemas de evaluación continua (Evals) de agentes: monitorear calidad de respuestas, ajustar y optimizar en base a métricas.
Implementar guardrails de seguridad y control: asegurar cumplimiento de políticas del banco y prevenir comportamientos no deseados en producción.
Bonus: Participará en iniciativas estratégicas de IA Generativa del banco, trabajando con líderes de squads de GenAI.
Requisitos
Bachiller en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencias de la Computación o carreras afines.
Maestría o especialización en Data Science, ML o IA: deseable, no excluyente.
2 a 3 años en desarrollo de software. Mínimo 2 años en MLOps o roles similares (DevOps, Platform Engineer con foco en sistemas productivos). Mínimo 1 año en IA generativa / LLMOps (ideal).
Experiencia crítica: sistemas en producción, observabilidad (idealmente en IA), monitoreo de pipelines o servicios productivos, Azure AI Studio y herramientas de observabilidad para LLMs como Langfuse.
IA Generativa: Azure OpenAI (requerido), LangChain (deseable), agentes de IA. | Observabilidad: Langfuse (requerido), Weights & Biases (deseable), Azure AI Studio. | Infraestructura: Cloud Azure (preferido), APIs REST, pipelines de datos, sistemas de logging y monitoreo.
