Ingeniero avanzado - IA

Las empresas están adoptando la IA más rápido de lo que pueden gobernarla, y están buscando un socio que pueda hacer dos cosas a la vez: hablar de manera creíble sobre la confianza, la gobernanza y la seguridad de la IA, y realmente construir. El ingeniero avanzado (AI) es ese socio.

Usted es la cara técnica de AvePoint dentro de las organizaciones de los clientes: se siente igualmente cómodo escribiendo en una pizarra los conceptos de gobernanza y confianza de la IA con un CISO, traduciendo un problema empresarial en un proyecto de construcción de IA con alcance y escribiendo el primer prototipo funcional usted mismo. Usted se integra con los clientes, ofrece resultados reales y es dueño del compromiso de principio a fin.

Esta no es una función de preventa con un guión de demostración ni una función de entrega administrativa. Es el modelo de participación del que fueron pioneros las principales empresas de IA para sus clientes empresariales estratégicos: un ingeniero senior desplegado, con la autonomía para hacerse cargo del problema desde el primer taller hasta la producción.

que haras

Asesorar sobre la confianza y la gobernanza de la IA.

Dirija talleres que ayuden a los clientes a comprender y tomar el control de su panorama de IA: agentes, copilotos, modelos y los datos detrás de ellos, incluida la IA en la sombra que no conocían. Explique los conceptos de gobernanza de la IA, postura de seguridad y resiliencia de manera creíble tanto a los equipos técnicos como a los ejecutivos. Guíe a los clientes a través de obligaciones como la Ley de IA de la UE, NIS2 e ISO 42001, y ayúdelos a implementar modelos operativos prácticos: inventarios de IA, flujos de trabajo de aprobación, clasificación de riesgos y evidencia de auditoría.

Alcance y dé forma a los proyectos de construcción de IA.

Siéntese con las partes interesadas del negocio para comprender la necesidad subyacente detrás de "queremos IA para X". Identifique los casos de uso de mayor valor, defina criterios de éxito y traduzca requisitos ambiguos en alcances técnicos concretos y estimables: esquemas de arquitectura, requisitos de datos e integración, fases de entrega, evaluaciones de esfuerzos y riesgos. Escriba declaraciones de trabajo que los equipos de ingeniería puedan entregar y que los clientes puedan firmar.

Construir y entregar.

Desarrolle prototipos y componentes de producción para soluciones de IA del cliente: flujos de trabajo de agentes, canalizaciones RAG, integraciones LLM (Azure OpenAI, AWS Bedrock, Google Vertex, Anthropic), integraciones de herramientas basadas en MCP y los controles de gobernanza y seguridad que las rodean. Ofrezca adaptadores personalizados y herramientas locales para entornos regulados, restringidos en la nube o aislados donde los enfoques SaaS estándar no pueden funcionar.

Sea dueño de la relación a través de la entrega.

Actúe como asesor técnico de confianza desde el primer taller hasta la puesta en marcha: ejecute sesiones de habilitación, respalde la adopción, solucione problemas en producción y amplíe el compromiso donde vea un valor genuino para el cliente.

lo que estamos buscando

Imprescindibles

• Más de 5 años en ingeniería de software, arquitectura de soluciones o consultoría técnica, con al menos 2 años prácticos con sistemas modernos de IA/LLM en proyectos reales (no solo experimentación).

• Creación de experiencia práctica con API y marcos de LLM (por ejemplo, Azure OpenAI, Bedrock, Vertex, LangChain, Semantic Kernel) y patrones como RAG, flujos de trabajo agentes y llamadas de herramientas/funciones.

• Experiencia en aprendizaje automático: experiencia práctica en aprendizaje automático que abarca el desarrollo, la evaluación, la implementación y la operacionalización de modelos, con un enfoque en soluciones de inteligencia artificial empresarial, análisis predictivos y prácticas de MLOps escalables.

• Fuertes habilidades de programación en Python y/o C#/TypeScript, además de fluidez en el trabajo con al menos una plataforma de nube importante (Azure, AWS o GCP), incluidos servicios de identidad, redes y datos.

• Capacidad demostrada para abarcar proyectos técnicos a partir de requisitos comerciales ambiguos: puede ejecutar un taller de requisitos, desafiar suposiciones de manera constructiva y producir un plan creíble con fases, estimaciones y riesgos.

• Excelente comunicación frente a las partes interesadas de alto nivel: puede explicar por qué es importante la gobernanza de la IA a un miembro de la junta directiva y debatir las ventajas y desventajas de las bases de datos vectoriales con un ingeniero de plataforma en la misma reunión.

• Voluntad de viajar a los sitios de los clientes y operar con alta autonomía en compromisos ambiguos y de rápida evolución.

Fuertes ventajas

• Conocimiento práctico de los marcos de cumplimiento y gobernanza de la IA: Ley de IA de la UE, NIS2, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF o el modelo AI TRiSM de Gartner.

• Experiencia con temas de seguridad de IA: inyección rápida, fuga de datos, permisos de agentes, modelo y postura de seguridad de datos (conceptos AI-SPM/DSPM).

• Familiaridad con el protocolo de contexto modelo (MCP), tiempos de ejecución de agentes o bases de datos vectoriales (por ejemplo, Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma).

• Experiencia en gobernanza de datos empresariales, seguridad, respaldo/resiliencia o el ecosistema Microsoft 365/multinube donde opera AvePoint.

• Experiencia en entregas en industrias reguladas (sector público, defensa, servicios financieros, atención médica) o entornos soberanos o con brechas de aire.

• Experiencia previa en una función de consultoría integrada o de ingeniería orientada al cliente.

• Idiomas adicionales relevantes para la base de clientes de su región.

Cómo mediremos el éxito

En sus primeros 6 a 12 meses, habrá dirigido talleres de gobernanza y descubrimiento de IA para múltiples clientes empresariales, habrá identificado y ganado al menos un compromiso importante de gobernanza o construcción de IA y entregado software funcional en un entorno de cliente. Sobre todo: los clientes te preguntan por tu nombre.

¿Por qué este papel? ¿Por qué ahora?

La adopción de la IA ha superado el control empresarial y los reguladores lo han notado. Actualmente, toda organización grande necesita ver, gobernar, proteger y sostener su patrimonio de IA, y la mayoría necesita un socio que pueda asesorarlo y desarrollarlo. Como FDE en AvePoint, ayudará a definir este modelo de participación desde cero, trabajará en la frontera de la IA agente y la confianza en la IA, y lo hará con dos décadas de experiencia en resiliencia y gobernanza de datos empresariales a sus espaldas.

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Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/avepoint/forward-deployed-engineer-ai-london-370964)