En InAdvance Consulting Group creemos que la tecnología es un motor real de evolución profesional y de transformación para las organizaciones. Diseñamos e implementamos soluciones digitales, eficientes y robustas, potenciando tanto a nuestros clientes como a los equipos que las hacen posibles. Trabajamos en proyectos desafiantes, con impacto regional y global, y apostamos al desarrollo continuo de quienes buscan crecer, aprender y dejar huella en el mundo tecnológico.   

 

¿Te apasiona crear soluciones inteligentes que realmente transforman el negocio?

¿Dominas el mundo del machine learning y te entusiasma la IA generativa, los copilotos y los agentes?

Entonces esta oportunidad es para ti!

En nuestro equipo buscamos un/a Ingeniero/a de IA para diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas que conviertan datos en decisiones, procesos automatizados y nuevas capacidades para la organización.

Trabajarás junto a equipos de datos, negocio y arquitectura para impulsar proyectos con impacto real.

 

Responsabilidades clave

• Diseñar y entrenar modelos de machine learning para resolver problemas reales del negocio.
• Desarrollar soluciones con IA generativa: LLMs, copilotos, agentes inteligentes, embeddings y más.
• Preparar y transformar datasets para entrenamiento, validación y pruebas.
• Evaluar y optimizar modelos para garantizar precisión, eficiencia y confiabilidad.
• Integrar modelos en flujos de trabajo y sistemas productivos.
• Colaborar con Ingenieros de Datos, Arquitectos de IA y Consultores de Negocio.
• Documentar modelos, decisiones y procesos de manera clara y estructurada.
• Mantenerse actualizado(a) sobre nuevas herramientas, frameworks y tendencias en IA y GenAI.

 

Requisitos excluyentes

 

• 2 a 5 años en roles como Data Scientist, ML Engineer o AI Engineer.
• Participación en proyectos reales de IA aplicados a negocio.
• Experiencia previa en pilotos o soluciones productivas es un plus.
• Experiencia desarrollando modelos en Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost).
• Conocimiento sólido de ML supervisado y no supervisado.
• Experiencia con herramientas de GenAI: LangChain, APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic, Google), bases vectoriales (Milvus, Pinecone, Weaviate).
• Conocimientos de Model Context Protocol (MCP).
• Experiencia con arquitecturas cloud-native (Azure, AWS o GCP) y despliegue de modelos en producción.
• Familiaridad con procesamiento multimodal (ej: Whisper para transcripción de voz).
• Inglés: intermedio/avanzado (lectura de documentación, herramientas y colaboración global)

 

Conocimientos deseables

• Uso de LangSmith, bases gráficas (Neo4j) y Dev Copilots (Cursor, Codeium...).
• Técnicas avanzadas: fine-tuning, multi‑agents, semantic chunking, re-ranking, Graph RAG, self‑reflection.
• Experiencia en evaluación de calidad, trazabilidad y control de riesgos para modelos generativos.

 

Si esta oportunidad hace match contigo, queremos conocerte!