Tiger Analytics está buscando un Arquitecto de IA Agente (GCP) con experiencia en IA generativa para unirse a nuestra empresa de consultoría de análisis avanzados de rápido crecimiento. Nuestros empleados aportan una profunda experiencia en aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial. Somos el socio de análisis de confianza para múltiples empresas de Fortune 500, permitiéndoles generar valor empresarial a partir de los datos. Nuestro valor empresarial y liderazgo han sido reconocidos por diversas firmas de investigación de mercado, incluyendo Forrester y Gartner. Estamos buscando talento de primer nivel mientras continuamos construyendo el mejor equipo global de consultoría analítica del mundo. Usted será responsable de: Liderar el diseño y desarrollo de una plataforma de IA agente. Conocimientos profundos en aprendizaje automático, arquitectura de sistemas y marcos de trabajo de agentes de IA para construir sistemas escalables y autónomos. Arquitectura e implementación de sistemas centrales para flujos de trabajo de IA basados en agentes. Diseñar e implementar tuberías basadas en LLM, orquestación de agentes y sistemas de memoria basados en vectores. Desarrollar y optimizar modelos de ML, tuberías y lógica de orquestación. Impulsar la estrategia técnica, las herramientas y las decisiones de infraestructura. Arquitectura e implementación de sistemas de IA agente aprovechando los servicios de GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Functions, Pub/Sub, etc.). Requisitos Habilidades técnicas requeridas: ·        Lenguajes de programación: Dominio esencial de Python; experiencia en C++ es ideal pero no obligatoria. ·        IA Agente: Experiencia en LangChain/LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel/Autogen y Open AI Agentic SDK ·        Marcos de aprendizaje automático: Experiencia con TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y AutoML. ·        IA generativa: Experiencia práctica con modelos de IA generativa, arquitectura RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). ·        Plataformas en la nube: Conocimiento de AWS (SageMaker, EC2, S3) y/o Google Cloud Platform (GCP). ·        Ingeniería de datos: Dominio en preprocesamiento de datos e ingeniería de características. ·        Control de versiones: Experiencia con GitHub para control de versiones. ·        Herramientas de desarrollo: Dominio de herramientas de desarrollo como VS Code y Jupyter Notebook. ·        Contenerización: Experiencia con técnicas de contenerización y despliegue con Docker. ·        Almacenamiento de datos: Conocimiento de Snowflake y Oracle es un plus. ·        APIs: Conocimiento de la API AWS Bedrock y/u otras APIs de GenAI. ·        Prácticas de ciencia de datos: Habilidades en construcción de modelos, pruebas/validación y despliegue. ·        Colaboración: Experiencia trabajando en un entorno ágil. Habilidades deseadas: ·        Arquitectura RAG: Experiencia en ingesta de datos, recuperación de datos y generación de datos usando métodos óptimos como búsqueda híbrida. ·        Dominio de seguros/finanzas: Conocimiento del sector de seguros es un gran plus. ·        Google Cloud Platform: Conocimiento práctico es preferido. Experiencia adicional: ·        Experiencia en la industria: 8+ años de experiencia en IA/ML e ingeniería de datos, con un historial comprobado en programas a gran escala y resolución de casos de uso complejos usando GCP AI Platform/Vertex AI. ·        Arquitectura de IA agente: Dominio excepcional en arquitectura, desarrollo, pruebas e investigación de IA agente, tanto agentes basados en redes neuronales como simbólicos, utilizando despliegues de generación actual y patrones/investigación de próxima generación. ·        Sistemas agentes: Experiencia en la construcción de sistemas agentes usando técnicas como sistemas multiagente, aprendizaje por refuerzo, flujos de trabajo flexibles/dinámicos, gestión de caché/memoria y orquestación concurrente. Dominio en uno o más marcos de IA agente como LangGraph, Crew AI, Semantic Kernel, etc. ·        Dominio de Python: Experiencia avanzada en el lenguaje Python para construir aplicaciones grandes y escalables, realizar análisis de rendimiento y ajustes. ·        Ingeniería de prompts: Habilidades sólidas en ingeniería de prompts y sus técnicas, incluyendo diseño, desarrollo y refinamiento de prompts (enfoques zero-shot, few-shot y cadena de pensamiento) para maximizar la precisión y aprovechar herramientas de optimización. ·        Sistemas IR/RAG: Experiencia en el diseño, construcción e implementación de sistemas IR/RAG con base de datos vectorial y grafo de conocimiento. ·        Evaluación de modelos: Habilidades sólidas en la evaluación de modelos y sus herramientas. Experiencia realizando pruebas A/B rigurosas y evaluaciones de rendimiento de variaciones de prompts/modelos LLM, utilizando métricas cuantitativas y retroalimentación cualitativa. Beneficios Este puesto ofrece una excelente oportunidad de desarrollo profesional significativo en un entorno empresarial de rápido crecimiento y desafiante, con un alto grado de responsabilidad individual.