Ayudamos a nuestros clientes a construir relaciones duraderas con sus consumidores a través del uso inteligente de los datos, combinando customer data platform (CDP), creación de audiencias, marketing automation, personalización de experiencias y business intelligence.
El rol:
Buscamos un AI/ML Engineer para diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones de inteligencia artificial y machine learning que resuelvan problemas reales de negocio en retail. Vas a trabajar sobre un CDP con datos unificados de comportamiento de millones de consumidores (compras, navegación, campañas, afinidades) de más de 300 marcas en Latinoamérica. Ya tenemos modelos predictivos en producción (churn, replenishment, segmentación RFM, cross-selling) y estamos evolucionando hacia agentes autónomos y workflows inteligentes con GenAI. Tu rol combina ambos mundos: optimizar y escalar los modelos de ML existentes, y construir las nuevas capacidades de IA generativa de la plataforma. Trabajamos con Shape Up como metodología de desarrollo, en ciclos con apuestas definidas donde tenés autonomía e impacto directo en el producto.
Responsabilidades:
● Diseñar, desarrollar y desplegar soluciones Agentic AI, orquestando agentes inteligentes que planifican y ejecutan tareas de forma autónoma y/o con human-in-the-loop.
● Integrar modelos generativos (LLMs) con APIs externas, herramientas y bases de datos utilizando patrones de orquestación seguros y eficientes.
● Implementar y optimizar sistemas multi-agente, aprovechando estándares como Model Context Protocol (MCP) y frameworks emergentes de interoperabilidad.
● Evolucionar y optimizar los modelos predictivos existentes: replenishment, segmentación RFM, recomendación y cross selling.
● Diseñar y entrenar nuevos modelos de ML aplicados a personalización, scoring de clientes y detección de patrones de comportamiento.
● Construir pipelines de datos para entrenamiento, evaluación y puesta en producción de modelos a escala.
● Diseñar soluciones escalables sobre AWS (Bedrock, SageMaker, Lambda, Step Functions, S3, Redshift).
● Desarrollar frameworks de evaluación y métricas para medir rendimiento, precisión y seguridad tanto de modelos ML como de agentes de IA en producción.
● Aplicar prácticas de observabilidad y MLOps para garantizar pipelines de despliegue confiables y optimización continua.
● Colaborar con el equipo de producto e ingeniería para llevar capacidades de IA/ML desde la ideación hasta la producción.
● Comunicar conceptos complejos de IA/ML de forma clara a interlocutores técnicos y no técnicos.
Requisitos:
● Al menos 3 años de experiencia trabajando con IA/ML en producción.
● Experiencia diseñando y desplegando arquitecturas de IA/ML, con conocimiento sólido en Generative AI, NLP e integración de LLMs.
● Dominio de Python y su ecosistema ML (Scikit-learn, Pandas, NumPy).
● Experiencia entrenando, evaluando y optimizando modelos de machine learning (clasificación, regresión, clustering, sistemas de recomendación).
● Experiencia práctica con function calling, tool use e integración de herramientas en LLMs.
● Conocimiento sólido de prompt engineering y context engineering, aplicando las técnicas adecuadas según el caso de uso.
● Experiencia con embeddings, vector databases y estrategias de chunking, con criterio para elegir la opción adecuada según los requerimientos de ingesta y rendimiento.
● Experiencia con frameworks de evaluación de IA (RAGAS, DeepEval, LangSmith, Braintrust u otros) para medir métricas de negocio y rendimiento.
● Experiencia desplegando soluciones sobre AWS (Bedrock, SageMaker, Lambda u otros servicios cloud de IA).
● Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos (millones de registros).
● Capacidad para llevar soluciones del prototipo a producción con foco en escalabilidad y mantenibilidad.
● Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o campo relacionado, o experiencia equivalente.
Plus:
● Experiencia con frameworks de orquestación de agentes: Agent Development Kit (ADK), LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI u otros.
● Experiencia con frameworks de deep learning (PyTorch o TensorFlow).
● Experiencia con Typescript/Node para integración con sistemas existentes.
● Conocimiento de Redshift o data warehouses columnar.
● Experiencia con herramientas de MLOps (MLflow, Weights & Biases, Kubeflow).
● Experiencia con Claude API / Anthropic SDK u otros proveedores de LLMs.
● Experiencia desplegando soluciones con contenedores y plataformas de orquestación como Kubernetes.
● Experiencia con herramientas de CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, AWS CodeDeploy).
● Experiencia en la industria del marketing digital, CRM o retail.
● Certificaciones en AWS (Machine Learning Specialty, Solutions Architect).
Ofrecemos:
● Tecnología de punta: investigamos y aplicamos las últimas novedades constantemente.
● El ritmo y la energía de una startup en pleno crecimiento.
● Desafíos técnicos reales: modelos predictivos en producción, agentes autónomos, personalización a escala, IA/ML aplicada a retail.
● Datos reales de millones de consumidores de 300+ marcas para entrenar y evaluar modelos con impacto medible.
● 4 semanas de vacaciones.
● Work from home.
● Equipamiento para tu home office.
● Presupuesto para capacitación y certificaciones.
Perfecto, seguí hablando con él.
Aplica para esta posición
Si ya estás hablando con un reclutador de CONEXIONHR, NO COMPLETES EL FORMULARIO.
