Ingeniero de Base de Conocimiento e Inteligencia Artificial

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Stefanini LATAM

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10,000+ employees

Founded 1987

💼 Consulting

📦 Logistics

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

Stefanini LATAM is a technology solutions provider with over 30 years of experience in digital transformation. The company focuses on integrating innovative technological solutions for businesses to enhance their operational models and customer experiences through automation, artificial intelligence, cybersecurity, and data analytics. Stefanini collaborates with clients to identify opportunities for optimization and growth, ensuring that businesses can adapt to the evolving digital landscape effectively.

📋 Description

• Diseñar la estrategia de conocimiento e inteligencia artificial generativa para los agentes, incluyendo la arquitectura RAG, preparación y segmentación documental, selección y enrutamiento de modelos, evaluación de calidad, métricas de desempeño, optimización de costos y mecanismos de observabilidad • Convertir las fuentes de conocimiento oficiales y los requerimientos de casos de uso en una arquitectura técnica viable para agentes y experiencias conversacionales • Diseñar la arquitectura conceptual de la base de conocimiento para los agentes • Definir la estrategia RAG: ingesta documental, extracción, limpieza, normalización, chunking, metadata, embeddings, indexación, recuperación semántica e híbrida, re-ranking, citación y trazabilidad • Definir requisitos de calidad y estructura del contenido oficial • Diseñar versionamiento, publicación, despublicación y actualización de documentos • Diferenciar contenido vigente, histórico, contradictorio o pendiente de aprobación • Diseñar la interacción entre la base de conocimiento, moderador, agentes y modelos de lenguaje • Proponer criterios de selección de modelos según complejidad, costo, latencia, precisión y criticidad • Diseñar reglas de enrutamiento entre modelos y agentes • Optimizar consumo de tokens, latencia, costo por conversación, reutilización de respuestas, caché y contexto • Definir métricas de evaluación de respuestas y recuperación, incluyendo precisión, relevancia, groundedness, faithfulness, cobertura, abstención, alucinaciones, latencia y costo • Diseñar casos y escenarios de evaluación técnica y funcional • Definir guardrails para respuestas, herramientas, datos sensibles y acciones de agentes • Diseñar mecanismos de observabilidad para prompts, modelos, tokens, respuestas, fuentes y errores • Documentar riesgos de IA generativa y restricciones de modelos • Trabajar con Arquitectura de Datos para definir dependencias y calidad de fuentes • Trabajar con Arquitectura de Integraciones para definir capacidades y herramientas consumibles por agentes • Participar en el diseño conceptual del moderador y la orquestación de agentes • Generar insumos para el backlog técnico y la implementación posterior

🎯 Requirements

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial o carreras afines • Experiencia profesional en ingeniería de datos, IA, machine learning, búsqueda semántica o desarrollo de plataformas inteligentes • Experiencia práctica con LLMs y aplicaciones de IA generativa • Experiencia práctica con RAG, embeddings, bases vectoriales, búsqueda semántica e híbrida, prompt engineering, evaluación de modelos y respuestas, y procesamiento documental • Conocimiento de Python y APIs de modelos de IA • Experiencia con bases de datos vectoriales o motores de búsqueda • Conocimiento de chunking, metadata filtering, reranking y retrieval • Capacidad para diseñar métricas técnicas y funcionales de calidad • Conocimiento de observabilidad, trazabilidad y optimización de costos en soluciones de IA • Capacidad para documentar arquitecturas, experimentos, decisiones y criterios de evaluación • Deseable: experiencia con Azure OpenAI, Azure AI Search, Databricks, Microsoft Fabric, Amazon Bedrock, Vertex AI, OpenSearch, Elasticsearch, Pinecone, Weaviate u otras tecnologías equivalentes • Deseable: experiencia con LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel u otros frameworks • Deseable: conocimiento de agentes, tool calling, function calling y orquestación multiagente • Deseable: experiencia en OCR y procesamiento inteligente de documentos • Deseable: conocimiento de seguridad para LLMs y OWASP Top 10 for LLM Applications • Deseable: experiencia en diseño de asistentes virtuales o canales conversacionales