Objetivo del Cargo: Profesional encargado de diseñar, desarrollar e implementar soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial Generativa y agentes autónomos que permitan acelerar procesos de transformación digital, habilitar nuevas capacidades organizacionales y potenciar el valor del negocio tanto a nivel interno como de cara a clientes. Funciones: • Desarrollo Fullstack aplicado a soluciones de IA: Diseñar e implementar aplicaciones web y móviles que integren capacidades de IA Generativa, asegurando arquitecturas escalables, seguras y que habiliten la modernización de procesos y servicios mediante tecnologías emergentes. • Desarrollo, integración y operación de modelos de IA Generativa: Implementar soluciones basadas en modelos de IA Generativa como OpenAI, Anthropic, Claude, o similares, integrándolos en flujos de negocio internos para aumentar productividad, automatizar tareas cognitivas y habilitar capacidades avanzadas de análisis y toma de decisiones. • Diseño y construcción de agentes de IA: Desarrollar agentes autónomos y sistemas multiagente que ejecuten tareas complejas, interactúen con sistemas internos y externos, y sean capaces de operar tanto como herramientas internas como productos orientados a clientes para generar valor adicional. • Integración avanzada con entornos y APIs de IA: Integrar modelos generativos con APIs, bases de datos, herramientas corporativas y sistemas operativos de negocio, garantizando flujos consistentes, seguros y con gobernanza adecuada de datos. • Backend orientado a servicios cognitivos y automatización: Desarrollar microservicios backend que soporten cargas de IA, orquestación de prompts, pipelines de datos y flujos automatizados que combinen lógica tradicional con comportamiento inteligente. • Gestión y diseño de datos para soluciones de IA: Diseñar estructuras de datos, repositorios y mecanismos de almacenamiento (SQL/NoSQL) que faciliten el entrenamiento, adaptación o personalización de modelos y agentes, con foco en calidad, privacidad y rendimiento. • Control de versiones y colaboración transversal en procesos de transformación: Utilizar Git y metodologías ágiles para colaborar estrechamente con equipos de Transformación Digital, con perfiles de negocio, data y tecnología, asegurando alineación técnica y estratégica en iniciativas de IA y automatización avanzada. • Evaluación de desempeño, seguridad y mejora continua en soluciones de IA: Realizar pruebas funcionales, de calidad, seguridad y desempeño de modelos y agentes; identificar riesgos, sesgos y oportunidades de mejora; iterar continuamente para robustecer las capacidades de la organización en IA. • Documentación técnica y operacional para proyectos de transformación: Documentar arquitecturas, modelos, agentes, prompts, flujos de integración y patrones de uso, generando material que facilite la adopción y escalabilidad de las soluciones en toda la organización. • Investigación, experimentación y adopción de tecnologías de vanguardia: Explorar y evaluar modelos de IA Generativa, frameworks, copilotos, herramientas de desarrollo acelerado y tendencias globales; liderar pruebas de concepto y prototipos que permitan acelerar iniciativas de transformación digital.

Experiencia: • Mínimo 3 años de experiencia como Desarrollador Fullstack, Ingeniero de Software o en roles relacionados al desarrollo de soluciones digitales. • Experiencia práctica integrando modelos de IA Generativa. • Experiencia en desarrollo o implementación de agentes de IA. • Experiencia trabajando en proyectos de transformación digital, automatización avanzada o innovación tecnológica. Conocimientos Técnicos (IA Generativa) • Backend: Python o Node.js. • IA Generativa: Integración de APIs de modelos de lenguaje (LLMs), prompting y agentes. • Cloud: AWS y Azure (despliegue y servicios básicos). • Ecosistema Microsoft: Uso de Copilot y Copilot Studio (deseable). • APIs: Diseño e integración de servicios REST. • Bases de datos: SQL, NoSQL y bases vectoriales (deseable). • Frontend: JavaScript y frameworks modernos (React u otro). • Control de versiones: Git (GitHub o GitLab). • Testing y CI/CD: Pruebas y pipelines automatizados. • Metodologías ágiles: Scrum o Kanban.