SE2 AI Engineer
Habilidades clave: Generative AI, LLMs, LangChain, RAG, Python, APIs REST, Vector Databases, LLMOps.
Experiencia: +1 ao de experiencia en soluciones de Inteligencia Artificial Generativa.
Ubicacin: Perú (solo candidatos en Lima).
Modalidad: Híbrido.
En Coforge estamos buscando SE2 AI Engineer (#22367) con el siguiente perfil.
Responsabilidades principales
- Disear e implementar agentes y asistentes inteligentes capaces de responder de manera contextualizada, personalizada y escalable.
- Analizar requerimientos de negocio y definir la solucin tecnolgica más adecuada, evaluando el uso de IA Generativa cuando aporte valor al negocio.
- Disear arquitecturas escalables para soluciones de IA considerando desempeo, mantenibilidad, seguridad y costos operativos.
- Implementar arquitecturas RAG integradas con bases de datos vectoriales y fuentes de informacin empresariales.
- Desarrollar APIs y servicios backend para exponer capacidades de IA.
- Desplegar, monitorear y optimizar soluciones en entornos productivos.
- Evaluar continuamente el desempeo de agentes y asistentes mediante métricas objetivas y mecanismos Human-in-the-Loop.
- Optimizar prompts, estrategias de recuperacin de contexto, memoria y flujos conversacionales.
- Documentar arquitecturas, componentes y decisiones técnicas para garantizar la mantenibilidad de las soluciones.
- Colaborar con equipos multidisciplinarios para transformar necesidades de negocio en soluciones de IA robustas y escalables.
Requisitos indispensables
- Grado universitario concluido en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computacin o carreras afines.
- Especializacin, certificacin o formacin comprobable en Inteligencia Artificial.
- Experiencia mínima de 1 ao desarrollando soluciones de IA Generativa de extremo a extremo.
- Experiencia mínima de 1 ao en desarrollo de software aplicando buenas prácticas de ingeniería.
- Experiencia construyendo agentes y asistentes inteligentes utilizando frameworks como LangChain, Google ADK, Vercel AI SDK o tecnologías similares.
- Experiencia implementando arquitecturas RAG y trabajando con bases de datos vectoriales.
- Experiencia desplegando soluciones en ambientes productivos o pilotos empresariales.
- Experiencia implementando observabilidad, monitoreo, trazabilidad y optimizacin de agentes de IA.
- Conocimiento slido de Foundation Models, LLMs, embeddings, tokenizacin, ventanas de contexto, memoria, Tool Calling, Function Calling y MCP (Model Context Protocol).
- Experiencia en Prompt Engineering, Context Engineering, Prompt Chaining y Structured Outputs.
- Conocimiento en evaluacin de agentes mediante métricas automáticas y evaluacin humana.
- Conocimiento de prácticas LLMOps, versionamiento de prompts, observabilidad y gestin del ciclo de vida de soluciones basadas en LLMs.
- Dominio avanzado de Python.
- Conocimiento intermedio de TypeScript.
- Aplicacin de principios SOLID, Clean Code, diseo modular, pruebas unitarias y patrones de diseo.
- Experiencia desarrollando APIs REST y servicios backend.
- Experiencia con Git, estrategias de branching y revisin de cdigo.
- Experiencia trabajando con bases de datos relacionales y no relacionales, incluyendo bases de datos vectoriales.
- Experiencia utilizando herramientas modernas de desarrollo asistido por IA.
Requisitos deseables
- Experiencia con Docker y Kubernetes.
- Conocimiento de prácticas CI/CD.
- Experiencia con Vertex AI, AWS, Azure o Google Cloud Platform.
- Conocimiento de metodologías ágiles como Scrum o Kanban.
- Experiencia integrando soluciones con APIs externas.
- Conocimiento de seguridad y gobernanza en soluciones de IA.
- Experiencia en control de acceso, auditoría, filtrado de contenido y salvaguardas para aplicaciones basadas en IA.
Publicado el: 01-09-2026.
En Coforge, contratamos profesionales únicamente en funcin de sus habilidades y calificaciones, y no discriminamos en funcin de la edad, discapacidad, religin, género, orientacin sexual, estado socioeconmico o nacionalidad.
Source: the employer's careers page. Last checked 2026-09-30. Posted 2026-09-01.
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