Ingeniero de IA (Generativa, RAG, Agentes)

Acerca del puesto

Encora busca un Ingeniero de IA para Lima, Perú, con modalidad híbrida (presencial dos veces por semana). El puesto se centra en diseñar, construir y desplegar agentes y asistentes inteligentes, así como en arquitecturas RAG y soluciones de IA generativa.

Responsabilidades principales

• Diseñar e implementar agentes y asistentes inteligentes, contextuales, personalizados y escalables.
• Analizar requerimientos de negocio y decidir cuándo usar IA generativa y cuándo una alternativa más simple.
• Diseñar arquitecturas técnicas de soluciones de IA, considerando desempeño, mantenibilidad, escalabilidad, seguridad y costos operativos.
• Implementar pipelines RAG e integrar modelos de lenguaje con bases de datos vectoriales y fuentes empresariales.
• Desarrollar APIs y servicios backend para exponer capacidades de IA.
• Desplegar, monitorear y optimizar soluciones en ambientes productivos o pilotos empresariales.
• Evaluación continua de agentes mediante métricas objetivas y procesos Human-in-the-Loop.
• Optimizar prompts, estrategias de recuperación de contexto, herramientas, memoria y flujos conversacionales.
• Documentar arquitecturas, componentes, decisiones técnicas y buenas prácticas.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para transformar necesidades del negocio en soluciones de IA.

Perfil requerido

• Egresado con grado universitario en carreras relacionadas con tecnología, ingeniería o afines.
• Curso de especialización, certificación o especialización en Inteligencia Artificial.
• +1 año de experiencia desarrollando soluciones de IA generativa de extremo a extremo.
• +1 año de experiencia en desarrollo de software con buenas prácticas de ingeniería.
• Experiencia construyendo agentes y asistentes con LangChain, Google ADK, Vercel AI SDK o equivalentes.
• Experiencia en arquitecturas RAG con bases de datos vectoriales y despliegue en ambientes productivos o pilotos.
• Experiencia en observabilidad, trazabilidad, monitoreo y evaluación de agentes.

Habilidades requeridas

• LLMs, embeddings, tokenización, ventanas de contexto, memoria, Tool Calling, Function Calling y MCP.
• Prompt Engineering, Context Engineering, Prompt Chaining, Structured Outputs y Few-shot Prompting.
• RAG, chunking, búsqueda semántica, reranking y recuperación de información.
• Evaluación de agentes con métricas automáticas y Human-in-the-Loop.
• LLMOps, versionamiento de prompts y evaluación continua.
• Deseable: Docker, Kubernetes, CI/CD, Vertex AI, AWS, Azure o GCP, metodologías ágiles, APIs externas (WhatsApp Business, Meta, Teams, Slack) y seguridad y gobernanza en IA.