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Resumen: Únase a una destacada firma de consultoría como Ingeniero de IA para diseñar e implementar aplicaciones punteras de IA generativa (GenAI) y de agentes (agentic AI) destinadas a clientes empresariales, generando un impacto empresarial medible. Aspectos destacados: 1. Reconocido constantemente como uno de los mejores lugares del mundo para trabajar 2. Desarrollar aplicaciones de IA generativa (GenAI) y de agentes (agentic AI) para casos de uso empresarial 3. Oportunidades significativas de aprendizaje y crecimiento profesional en un entorno de consultoría **¿Qué nos convierte en un excelente lugar para trabajar?** Nos enorgullece ser reconocidos constantemente como uno de los mejores lugares del mundo para trabajar. Actualmente somos la firma de consultoría mejor clasificada en la lista de Glassdoor «Mejores lugares para trabajar» y hemos ocupado el puesto n.º 1 un récord de siete veces. Equipos extraordinarios constituyen el núcleo de nuestra estrategia empresarial, pero estos no surgen por casualidad. Requieren un enfoque intencional para reunir un amplio espectro de antecedentes, culturas, experiencias, perspectivas y habilidades en un entorno laboral solidario e inclusivo. Contratamos personas con talento excepcional y creamos un entorno en el que cada individuo puede prosperar tanto profesional como personalmente. **Acerca del equipo de IA, Insights y Soluciones (AIS) de Bain** El equipo de IA, Insights y Soluciones (AIS) de Bain colabora con clientes para diseñar y entregar soluciones impulsadas por IA que generan un impacto empresarial medible. Trabajará en equipos multidisciplinarios junto con consultores de Bain, otros expertos en productos, diseño, arquitectura e ingeniería, así como con partes interesadas del cliente, transformando problemas empresariales ambiguos en sólidas aplicaciones de IA que pueden probarse, escalarse y adoptarse. **El impacto que tendrá** Bain colabora con clientes en prioridades estratégicas a nivel de junta directiva y ejecutivo, ayudándolos a lograr resultados transformadores en materia de crecimiento, productividad y resiliencia. En este contexto, la IA rara vez constituye una solución puntual. Los resultados más significativos provienen de construir la IA como parte de un sistema integrado que combina tecnología con procesos rediseñados, cambios en el modelo operativo y adopción a escala en toda la organización. Como Ingeniero de IA en AIS, usted construirá el núcleo técnico de estas transformaciones y trabajará como parte de equipos más amplios de consultoría de Bain para llevar las soluciones desde el prototipo hasta su adopción real. El resultado es un impacto medible a nivel corporativo o empresarial y, en muchos casos, ayuda a los clientes a establecer nuevos estándares de desempeño para sus industrias. **El puesto** Estamos contratando un Ingeniero de IA para desarrollar aplicaciones de IA generativa (GenAI) y de agentes (agentic AI) para casos de uso empresarial, desde pruebas rápidas de concepto (POC) hasta versiones mínimas viables (MVP) y, cuando corresponda, despliegues productivos escalados. Diseñará e implementará aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM) y flujos de trabajo de agentes que utilicen herramientas, datos y sistemas empresariales para ejecutar tareas multi-paso de forma fiable y segura. Aunque la IA generativa (GenAI) y la IA de agentes (agentic AI) son el enfoque principal, también aplicará competencias en ciencia de datos e ingeniería de aprendizaje automático (ML) según sea necesario, incluida la construcción de metodologías de evaluación, el trabajo con tuberías de datos y el desarrollo o integración de modelos de ML cuando mejoren materialmente el rendimiento o la fiabilidad. Tendrá oportunidades de colaborar con importantes socios del ecosistema de IA mediante las alianzas de Bain, participando en despliegues reales para clientes y contribuyendo a definir cómo se aplican las capacidades emergentes en entornos empresariales. Bain ofrece oportunidades significativas de aprendizaje y crecimiento gracias a la amplitud y profundidad de los problemas que resolvemos, al nivel de impacto que ayudamos a nuestros clientes a alcanzar y a nuestro modelo de aprendizaje práctico. Aprenderá haciendo, con el apoyo de compañeros experimentados, retroalimentación frecuente y responsabilidades crecientes con el tiempo. **Lo que hará** **Desarrollar aplicaciones de IA que impulsen resultados empresariales reales** * Diseñar y desarrollar aplicaciones de IA generativa (por ejemplo, copilotos, automatización de flujos de trabajo, soporte para la toma de decisiones) utilizando pilas modernas de LLM. * Implementar flujos de trabajo de agentes donde aporten un valor claro (por ejemplo, uso de herramientas, ejecución multi-paso, controles con participación humana), prestando especial atención a la fiabilidad, la seguridad y los modos de fallo bien definidos. * Diseñar y construir búsquedas avanzadas, sistemas de recuperación y tuberías de conocimiento sobre diversas estructuras y almacenes de datos (por ejemplo, búsqueda híbrida, almacenes vectoriales, bases de datos/gráficos de conocimiento y plataformas tradicionales de datos), cubriendo estrategias de indexación, diseño de metadatos, ajuste/mejora de la relevancia, actualidad, almacenamiento en caché, controles de acceso y atribución de fuentes. * Construir capacidades robustas de agentes, incluidas la ingeniería del contexto, la gestión de memoria/estado (a corto y largo plazo), la orquestación, el enrutamiento y los patrones de integración de herramientas. * Integrar soluciones en entornos y flujos de trabajo empresariales (API, sistemas de datos, herramientas de colaboración), equilibrando calidad, latencia, costo, privacidad y adopción. * Traducir necesidades ambiguas de los clientes en requisitos técnicos claros, compensaciones y planes de entrega. **Construir y aplicar capacidades de ciencia de datos y aprendizaje automático** * Construir soluciones de ML de extremo a extremo: preparación de datos, ingeniería de características, selección de modelos, entrenamiento, validación/pruebas y análisis de rendimiento. * Aplicar los métodos adecuados para cada problema, abarcando tanto el aprendizaje automático clásico como el profundo (incluidos modelos secuenciales, textuales e imágenes, cuando sean pertinentes). * Crear tuberías reproducibles de entrenamiento y evaluación (versionado, seguimiento de experimentos, validación rigurosa y documentación clara). * Demostrar dominio de conceptos modernos de aprendizaje profundo, incluidos los fundamentos de los transformadores y los conceptos de preentrenamiento frente a postentrenamiento de modelos de lenguaje grande (LLM) (por ejemplo, ajuste por instrucciones y optimización basada en preferencias). **Ingeniería orientada a la entrega real: POC, MVP y producción** Escribir código limpio, verificable y mantenible, y lanzar servicios de IA mediante todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC): construir, probar, desplegar, supervisar e iterar. * Implementar prácticas de MLOps y GenAIOps: integración y entrega continuas (CI/CD), reproducibilidad, paridad entre entornos, versionado de modelos/prompt/agentes y preparación operacional. * Construir evaluación y observabilidad para sistemas de IA generativa (GenAI) y de agentes: trazado e instrumentación, suites de pruebas de regresión, puntuación automatizada cuando proceda y bucles de iteración para la optimización de prompts/políticas. * Diseñar para despliegues empresariales seguros: controles de acceso, auditabilidad, manejo de datos sensibles o de identificación personal (PII) y salvaguardias éticas para la IA. * Construir componentes y aceleradores reutilizables (plantillas, marcos de evaluación, conectores, patrones de orquestación) que escalen a distintos contextos de clientes. **Destacar en un entorno de consultoría con interacción directa con clientes** * Comunicarse con claridad ante partes interesadas técnicas y no técnicas; liderar sesiones de trabajo, presentar recomendaciones y redactar documentación técnica concisa. * Colaborar eficazmente con consultores de Bain para priorizar las pocas decisiones técnicas críticas que desbloquean valor empresarial. * Apoyar la formulación y definición del alcance de propuestas: estimación de esfuerzo, opciones arquitectónicas, evaluación de riesgos y hojas de ruta de entrega. **Qué buscamos (cualificaciones)** **Competencias fundamentales de ingeniería + aplicaciones de IA** * 3–5 años o más de experiencia profesional en ingeniería de IA/aprendizaje automático (o equivalente), con sólidos fundamentos en ingeniería backend. * Alto nivel de competencia en Python y experiencia en la construcción de APIs/servicios (por ejemplo, REST/gRPC) e integración con sistemas empresariales. * Experiencia práctica en la construcción de aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM), teniendo en cuenta consideraciones de entrega (latencia, costo, fiabilidad, seguridad). * Experiencia en la construcción de sistemas avanzados de recuperación/búsqueda (por ejemplo, recuperación híbrida, búsqueda vectorial, reordenamiento), y comodidad para trabajar con múltiples almacenes de datos (vectoriales, de grafos, relacionales/documentales/de búsqueda). * Experiencia en la implementación de patrones de agentes (gestión del contexto, integración de herramientas, orquestación y manejo de memoria/estado), así como un juicio sólido sobre cuándo los enfoques basados en agentes son (y no son) apropiados. * Buenas prácticas de ingeniería: pruebas, revisiones de código, control de versiones, CI/CD y análisis de rendimiento. **Experiencia en la nube, plataformas y entrega en producción** * Experiencia en el despliegue y funcionamiento de servicios en AWS, GCP y/o Azure (gestión de entornos, fiabilidad, observabilidad, escalabilidad). * Experiencia con Docker y Kubernetes (o sistemas de orquestación equivalentes) y en la operación de servicios en producción (depuración, rendimiento, resiliencia). * Capacidad demostrada para implementar requisitos de seguridad, privacidad y gobernanza en sistemas de IA (autenticación/autorización, controles de acceso, manejo de datos personales o sensibles, controles de riesgo empresarial). **Amplitud de conocimientos en ciencia de datos y aprendizaje automático** * Experiencia en el entrenamiento, validación y prueba de modelos de ML; sólida comprensión del sobreajuste, la generalización y la metodología de evaluación. * Experiencia práctica en ingeniería de características y preprocesamiento de datos para conjuntos de datos del mundo real. * Conocimiento de un amplio conjunto de algoritmos de ML (aprendizaje automático clásico y profundo), y capacidad para elegir métodos acordes a las restricciones empresariales y de datos. * Conocimiento de frameworks de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch/TensorFlow) y herramientas del ciclo de vida de ML (por ejemplo, seguimiento de experimentos, registro de modelos, conceptos de almacén de características). **Mentalidad orientada a la entrega y competencias de consultoría** * Capacidad demostrada para operar en entornos de ambigüedad y complejidad, gestionar prioridades y entregar resultados de forma independiente o en equipo colaborativo. * Excelentes habilidades interpersonales y comunicativas, capaz de explicar decisiones técnicas, compensaciones y resultados a audiencias mixtas. * Fuertes competencias en la gestión de partes interesadas; comodidad para trabajar directamente con clientes. El **inglés** es obligatorio. El **español o portugués** es un plus. **Modelo de trabajo y viajes** * Este puesto requiere trabajar presencialmente, como mínimo tres días por semana, ya sea en las instalaciones del cliente o en su oficina local de Bain. * Se requieren viajes fuera de su oficina local o ubicación principal de trabajo. La frecuencia y los destinos varían según las necesidades del proyecto.
