Mid Data & AI Engineer
Job Summary
Se busca un Ingeniero de Datos y IA con al menos 4 años de experiencia en arquitectura de datos y automatización. El rol se enfoca en diseñar soluciones end-to-end integrando LLMs para la optimización de procesos operativos legales y detección de fraude. El profesional trabajará en un entorno presencial en Santiago, colaborando con equipos de alto rendimiento.
Responsibilities
- Diseño e implementación de soluciones IA end-to-end
- Orquestación de agentes de IA y LLMs
- Automatización de flujos de datos de alto volumen
- Traducción de requerimientos de negocio a soluciones técnicas
Required Skills
- 4+ años en ingeniería de datos y desarrollo
- Dominio de Python y APIs
- Experiencia con LLMs y orquestación de agentes
- Conocimiento en arquitectura de datos escalable
Job Details
Responsabilidades y funciones:
- Diseñar e implementar soluciones de IA aplicada a operaciones legales con foco en resultados reales.
- Desarrollar sobre arquitectura de datos y flujos automatizados para soportar alto volumen de documentos y causas.
- Integrar y orquestar LLMs para casos de uso vinculados a detección de fraude financiero y procesamiento documental legal.
- Construir automatizaciones avanzadas que cubran flujos internos, asegurando escalabilidad y mantenibilidad.
- Implementar integraciones mediante APIs y orquestación de agentes de IA para coordinar pasos de procesamiento y toma de decisiones.
- Colaborar estrechamente con el cliente para traducir necesidades del negocio a una solución técnica robusta.
Requisitos:
- Mínimo 4 años en ingeniería de datos y desarrollo de sistemas con automatización e integración de modelos.
- Experiencia previa en proyectos de IA aplicados a documentos y procesos legales o similares (alto volumen, trazabilidad y calidad).
- Conocimiento en patrones de orquestación y coordinación de agentes de IA para automatizar procesos complejos.
- Experiencia en diseño de arquitecturas de datos orientadas a escalabilidad y mantenimiento.
- Participación en iniciativas con impacto directo en operaciones core.
- Stack técnico: Python, arquitectura de datos, APIs, automatización, integración de LLMs, orquestación de flujos y agentes IA.
- Soft skills: Comunicación clara, orientación a problemas, colaboración efectiva y capacidad de traducir requerimientos del negocio a decisiones técnicas.