Ingeniero RAG

🎯 Objetivo Principal

Buscamos un profesional para participar en el desarrollo e integración de una plataforma de inteligencia documental basada en IA, orientada a empresas que necesitan consultar, analizar y extraer información desde grandes volúmenes de
documentos. El rol combina desarrollo backend, procesamiento documental, pipelines de datos, embeddings, búsqueda semántica, integración con LLMs y construcción de soluciones RAG listas para producción

🧠 ¿Qué harás?

• Diseñar, desarrollar e integrar soluciones de IA aplicadas a análisis documental, búsqueda semántica y automatización de procesos empresariales.
• Construir APIs REST, microservicios y procesos backend utilizando principalmente Python y/o Java Spring Boot.
• Implementar arquitecturas RAG para consulta inteligente sobre documentos empresariales.
• Integrar modelos LLM y servicios de IA como OpenAI, Azure OpenAI, Mistral, Ollama, Hugging Face u otros proveedores.
• Trabajar con motores de extracción y procesamiento documental como Unstructured, OCR, parsers PDF, DOCX, imágenes y documentos semiestructurados.
• Diseñar estrategias de chunking, embeddings, recuperación semántica, reranking y mejora de contexto para respuestas más precisas.
• Integrar bases de datos relacionales, no relacionales y vectoriales como PostgreSQL, pgvector, Chroma, Weaviate, Pinecone u otras.
• Implementar flujos conversacionales, asistentes y agentes de IA usando herramientas como LangChain, LangGraph o LlamaIndex.
• Desarrollar pruebas unitarias, pruebas de integración y validaciones funcionales sobre componentes de IA.
• Participar en despliegues, monitoreo, logging, control de errores y mejora continua de servicios IA.

• Ingeniero en Sistema/Informático
• Experiencia avanzada en Python para desarrollo backend, APIs, procesamiento de datos o integración con servicios IA.
• Conocimientos en Java y Spring Boot.
• Experiencia desarrollando APIs REST, microservicios y servicios backend escalables.
• Conocimiento práctico en embeddings, búsqueda semántica, bases vectoriales y recuperación de información.
• Experiencia integrando APIs de IA, modelos LLM o frameworks como LangChain, LangGraph o LlamaIndex.
• Manejo de bases de datos relacionales, especialmente PostgreSQL.
• Experiencia trabajando con Git, control de versiones, buenas prácticas de desarrollo y revisión de código.
• Capacidad para entender procesos de negocio y traducirlos en soluciones técnicas aplicadas.

Habilidades clave

• Pensamiento analítico
• Comunicación efectiva
• Trabajo en equipo
• Gestión del tiempo y priorización
• Proactividad
• Adaptabilidad