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Engineer IA

Publicada em 18/08/2026

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Página da Vaga | Engineer IA Pular para o conteúdo principal Ir para a página da empresa Candidatar-se Engineer IA Copiar link Erro ao copiar link Compartilhar vaga Link copiado Ir para candidatura Descrição da vaga ¡Sé parte de Stefanini! En Stefanini somos más de 30,000 genios, conectados desde 41 países, co-creando un futuro mejor. ¡Sé nuestro Especialista IA! 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. Responsabilidades e atribuições 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. Responsabilidades 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. Requisitos e qualificações Requisitos técnicos Formación académica Ingeniería en Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o áreas afines. Deseable: postgrado (Magíster o especialización) en IA, Machine Learning o Data Science. 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. Frameworks de ML/DL: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn. IA generativa y LLMs: fine-tuning, prompt engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation), embeddings, frameworks tipo LangChain / LlamaIndex. MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow, CI/CD para modelos. 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),
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