Título del puesto: Mid AI Engineer
Habilidades clave: Generative AI, LLMs, Python, SQL, Data Management, RAG, APIs, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CI/CD
Experiencia: 2–4 años de experiencia.
Ubicación: Perú.
Modalidad: Remoto.
En Coforge estamos buscando Mid AI Engineer (#20930-6-1) con el siguiente perfil.
Responsabilidades principales • Desarrollar componentes de soluciones basadas en AI/LLM y contribuir a su implementación en ambientes productivos. • Construir y mantener servicios, APIs y pipelines utilizando Python. • Trabajar con datos y SQL para soportar soluciones de Inteligencia Artificial, asegurando su calidad y correcta transformación. • Implementar y mantener pipelines RAG y workflows de prompts. • Realizar troubleshooting de problemas relacionados con datos, modelos y ambientes de producción. • Colaborar con equipos de Product, Platform y otros stakeholders para entregar soluciones de IA confiables y escalables.
Requisitos indispensables • 2–4 años de experiencia en Software Engineering, Data Engineering, ML Engineering o AI. • Experiencia trabajando de forma independiente dentro de un scope definido. • Dominio de SQL y Data Management, incluyendo transformaciones, validación y data quality. • Experiencia con Python, APIs, testing y desarrollo de código mantenible. • Experiencia práctica desarrollando soluciones de Generative AI en producción o ambientes production-like. • Experiencia con RAG pipelines y prompt workflows. • Experiencia con frameworks como LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel o similares. • Conocimiento de evaluación de modelos, incluyendo métricas, evaluation y monitoring. • Comprensión de problemas de LLM como hallucinations, grounding errors y prompt brittleness. • Experiencia con Git, CI/CD, logging, monitoring y prácticas de production readiness. • Capacidad para tomar decisiones considerando quality, cost y reliability.
Requisitos deseables • Experiencia trabajando con soluciones AI/LLM en ambientes empresariales. • Experiencia con plataformas de datos y herramientas de observabilidad. • Conocimiento de buenas prácticas de MLOps y AI Engineering. • Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios de Product y Platform.
Publicado el: 24-09-2026
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