Ingeniero de Base de Conocimiento e Inteligencia Artificial
RemoteColombia or Colômbia, São Paulo, Brazil
Job Summary
Design the conceptual architecture for knowledge bases supporting conversational agents, defining RAG strategies including document ingestion, content extraction, cleaning, chunking, metadata enrichment, embedding generation, indexing, and hybrid semantic retrieval. Establish quality requirements for official content, manage versioning and publication workflows, and design interaction rules between knowledge bases, moderators, and language models. Select models based on complexity, cost, latency, and precision; optimize token consumption, response latency, and conversation costs through caching and context management. Define evaluation metrics for precision, relevance, groundedness, faithfulness, and hallucination rates, while implementing guardrails for sensitive data and establishing observability mechanisms for prompts, models, and errors. Collaborate with Data and Integration Architects to align source dependencies and agent capabilities, documenting technical risks and implementation criteria.
Required Qualifications
- 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 en LLMs y aplicaciones de IA generativa
- Experiencia práctica en RAG
- Experiencia práctica en Embeddings
- Experiencia práctica en Bases vectoriales
- Experiencia práctica en Búsqueda semántica e híbrida
- Experiencia práctica en Prompt engineering
- Experiencia práctica en Evaluación de modelos y respuestas
- Experiencia práctica en Procesamiento documental
- Conocimiento de Python y APIs de modelos de IA
- Experiencia con bases de datos vectoriales o motores de búsqueda
- Conocimiento de técnicas 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
Desired Qualifications
- Experiencia con Azure OpenAI, Azure AI Search, Databricks, Microsoft Fabric, Amazon Bedrock, Vertex AI, OpenSearch, Elasticsearch, Pinecone, Weaviate u otras tecnologías equivalentes
- Experiencia con LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel u otros frameworks
- Conocimiento de agentes, tool calling, function calling y orquestación multiagente
- Experiencia en OCR y procesamiento inteligente de documentos
- Conocimiento de seguridad para LLMs y OWASP Top 10 for LLM Applications
- Experiencia en diseño de asistentes virtuales o canales conversacionales
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