Resumen del puesto
El ML Engineer / Prompt Engineer (Generative AI) es responsable de diseñar, entrenar y desplegar modelos de machine learning y soluciones de inteligencia artificial generativa, asegurando su rendimiento, escalabilidad y alineación con las necesidades del negocio. Combina habilidades de ingeniería de datos, modelado y diseño conversacional para crear experiencias de IA funcionales, interactivas y centradas en el usuario.

Este rol integra capacidades técnicas de alto nivel con creatividad aplicada, trabajando estrechamente con equipos de backend, MLOps y producto para construir pipelines reproducibles, optimizar modelos y desarrollar interfaces que aprovechen el poder de la IA generativa de manera segura y eficiente.

Responsabilidades principales

• Implementar, entrenar y optimizar modelos de machine learning en entornos productivos utilizando Vertex AI, TensorFlow, PyTorch y Kubeflow.

• Construir pipelines reproducibles y automatizados con Vertex Pipelines para gestionar el ciclo de vida de los modelos (entrenamiento, validación, deployment y monitoreo).

• Gestionar el despliegue y versionamiento de modelos en contenedores con Docker y orquestación en Kubernetes (GKE), asegurando eficiencia y trazabilidad.

• Colaborar con equipos de Backend y MLOps para integrar modelos en APIs, microservicios y sistemas de producción de alto rendimiento.

• Diseñar y ajustar prompts y flujos conversacionales para modelos de IA generativa, optimizando la calidad, coherencia y tono de las respuestas.

• Desarrollar interfaces interactivas, demos y PoC con herramientas como Streamlit, Colab y Figma (deseable), facilitando la experimentación y validación rápida de soluciones de IA.

• Implementar embeddings y funciones de contexto con Vertex AI Embeddings, Gen AI SDK, ADK y LangChain, potenciando la comprensión semántica y contextual de los modelos.

• Integrar APIs de modelos generativos (como Gemini API) en entornos de prueba o producción, asegurando consistencia y rendimiento.

• Monitorear métricas de desempeño de los modelos, proponiendo mejoras continuas en precisión, latencia y eficiencia computacional.

• Explorar nuevas técnicas de generación y ajuste fino (fine-tuning) aplicadas a modelos de texto, imagen o código, promoviendo la innovación responsable.

Requisitos

• Experiencia mínima de 3 años en ingeniería de machine learning, IA generativa o desarrollo de modelos en producción.

• Certificaciones o experiencia comprobada como Professional ML Engineer o Generative AI Leader.

• Dominio técnico de Vertex AI, TensorFlow, PyTorch, Vertex Pipelines, Kubeflow, Docker y GKE.

• Experiencia práctica con embeddings, SDKs generativos, LangChain, ADK, Streamlit y Gemini API.

• Conocimientos sólidos en ingeniería de prompts, evaluación de calidad de respuestas y diseño de experiencias conversacionales.

• Habilidades en programación (Python, API REST, DataOps) y colaboración interdisciplinaria.

• Capacidad de traducir conceptos complejos de IA en soluciones prácticas, seguras y centradas en el usuario.

• Enfoque en innovación, reproducibilidad y mejora continua del ciclo de vida de los modelos de IA.