GenAI Engineer

Resumen:
Excelente oportunidad internacional de alto nivel técnico para ingenieros de software, científicos de datos y especialistas en Inteligencia Artificial en Chile y Latinoamérica que deseen integrarse como GenAI Engineer en NTT DATA. El rol ofrece una modalidad de trabajo 100% remota enfocado en el diseño, desarrollo y despliegue a producción de arquitecturas avanzadas de IA empresarial, sistemas basados en agentes, tuberías de RAG y flujos de trabajo LLMOps dentro de la nube de Microsoft Azure. Es una posición ideal para perfiles con una sólida base de ingeniería cloud y dominio del inglés.

Requisitos de Idioma:
Inglés - Fluido (Esencial y de carácter vinculante para la comunicación diaria con clientes globales, redacción de documentación técnica de arquitectura y presentación de soluciones ante stakeholders ejecutivos).

La Empresa:
NTT DATA es una prestigiosa corporación tecnológica global de origen japonés y uno de los principales proveedores de servicios de consultoría, TI y transformación digital del mundo, con operaciones en más de 50 países. La compañía diseña e implementa soluciones empresariales de misión crítica para corporaciones Fortune 500, liderando la adopción global de tecnologías disruptivas, arquitecturas cloud-native y, fundamentalmente, ecosistemas escalables de Inteligencia Artificial Generativa bajo rigurosos estándares de gobernanza corporativa.

El Rol:
GenAI Engineer (Azure / RAG / MLOps) es una posición de ingeniería avanzada encargada de materializar el ciclo de vida completo (end-to-end) de las soluciones de IA de la firma. El profesional seleccionado se moverá desde la fase de experimentación y prototipado rápido hasta la automatización industrializada de despliegues, utilizando servicios nativos como Azure OpenAI y Azure AI Foundry. El foco central estará en construir orquestadores de agentes cognitivos, pipelines de Recuperación Aumentada por Generación (RAG), optimización de prompts y flujos robustos de LLMOps/MLOps.

Requisitos:
Experiencia directa, sólida y demostrable (hands-on) construyendo, securizando y desplegando soluciones de Inteligencia Artificial en la nube de Microsoft: Azure AI Foundry, Azure OpenAI Service, Azure Machine Learning (Azure ML), Azure AI Search y Cognitive Services.

Comprensión matemática y metodológica de los conceptos de Machine Learning clásico y profundo: ingeniería de características (feature engineering), entrenamiento de modelos, evaluación de métricas, optimización de hiperparámetros y puesta en producción.

Experiencia comprobable integrando soluciones de modelado predictivo y GenAI dentro de entornos de arquitectura de nivel empresarial (enterprise).

Experiencia práctica en el desarrollo de sistemas impulsados por LLMs, orquestación de flujos multitarea y automatización de herramientas utilizando frameworks como LangChain, LangGraph o Semantic Kernel, así como la adopción de patrones de orquestación modernos (como MCP).

Experiencia implementando pipelines RAG complejos: generación de embeddings, conexión de bases de datos vectoriales y diseño de arquitecturas eficientes para la ingesta y segmentación de documentos corporativos.

Comprensión técnica profunda de las limitaciones de los LLMs, metodologías avanzadas de prompt engineering, mitigación activa de alucinaciones y diseño de estrategias automatizadas de validación y curación de outputs.

Experiencia implementando arquitecturas de CI/CD para cargas de trabajo de ML y LLM (MLOps / LLMOps): automatización de pruebas, versionado de datos/modelos, empaquetado y monitoreo operativo.

Familiaridad avanzada con pipelines de Azure DevOps, flujos de control de versiones basados en Git y patrones de desarrollo de software cloud-native (contenedores con Docker/Kubernetes).

Conocimiento en seguridad cloud orientada a datos: gestión de identidades (IAM), control de accesos, manejo seguro de secretos y encriptación.

Familiaridad conceptual con marcos de Inteligencia Artificial Responsable (Responsible AI) y modelos de gobernanza técnica.

Deseable (Plus):

Certificaciones oficiales de la industria, tales como: Databricks Certified Generative AI Engineer Associate, Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate o certificaciones especializadas en Azure ML.

Experiencia técnica avanzada operando entornos Databricks, bases de datos vectoriales nativas (Pinecone, Weaviate, Qdrant) o frameworks de evaluación automatizada de LLMs.

Background profesional enfocado en ciberseguridad aplicada a IA, privacidad de datos transfronterizos o cumplimiento regulatorio sectorial.

Experiencia previa colaborando con clientes e industrias de escala global en entornos síncronos distribuidos.

Beneficios:
Responsabilidades clave:

Diseñar y entregar arquitecturas end-to-end de IA/ML, liderando la transición desde prototipos funcionales hacia soluciones robustas a escala de producción.

Construir workflows y lógicas de agentes inteligentes interconectados, permitiendo que la IA interactúe con APIs empresariales de forma autónoma y segura.

Optimizar de manera continua las estrategias de grounding de conocimiento mediante la mejora de la búsqueda vectorial y el refinamiento de pipelines RAG para reducir latencias.

Configurar, entrenar y evaluar modelos predictivos clásicos dentro de Azure ML, gestionando de forma limpia el registro de experimentos (model registry).

Desplegar prácticas de MLOps/LLMOps para monitorizar el rendimiento de los modelos en producción, detectando de forma temprana la degradación del modelo (drift) o sesgos no deseados.

Colaborar estrechamente de forma cross-functional con Ingenieros de Datos, Arquitectos de IA y equipos de Seguridad de la Información para asegurar implementaciones que cumplan con las normativas corporativas.

Documentar minuciosamente especificaciones técnicas de diseño e integraciones, actuando como mentor para perfiles junior del equipo de ingeniería.

Geo-Fit & Perks:

Ubicación: 100% remote in Chile. La posición confirma explícitamente la elegibilidad de residencia total dentro del territorio chileno para operar bajo un esquema completamente deslocalizado ✅.

Tipo de contrato: Contract, 1-year assignment (formato de asignación contractual por un año inicial con altas probabilidades de extensión continua en función del rendimiento y necesidades del portafolio del cliente). Al tratarse de un contrato internacional administrado globalmente por la corporación, se aconseja validar tempranamente si la vinculación se formalizará vía la filial local, mediante un partner de nómina global (EOR) o bajo la figura de servicios profesionales independientes (Independent Contractor) facturando de forma directa.

Remuneración: Remuneración a convenir según experiencia. (Sujeto a la estructura legal y país de residencia. El apartado informativo de "Salary Analysis" de la plataforma origen exhibe una banda de $130,000 a $200,000 USD anuales basada puramente en estimaciones algorítmicas del mercado estadounidense. No constituye una oferta vinculante para LATAM; por ello, se recomienda a los ingenieros chilenos acordar y validar la banda salarial neta en dólares y la frecuencia de los pagos durante las primeras fases de screening con los reclutadores).

Horario (CRÍTICO): La posición requiere obligatoriamente disponibilidad operativa alineada de forma síncrona con la hora del este de los Estados Unidos (U.S. Eastern Time - EST/EDT). Para profesionales que postulen desde Chile (CLT), esto implica una excelente coincidencia natural pero con ligeras variaciones en la jornada de tarde dependiendo del cambio estacional de hora en EE. UU.:

Durante el horario de invierno de EE. UU. (EST, UTC-5): la jornada en Chile se proyectará de forma estándar entre las ~10:00 AM y las 19:00 horas.

Durante el horario de verano de EE. UU. (EDT, UTC-4): la jornada en Chile se proyectará de forma estándar entre las ~11:00 AM y las 20:00 horas.

Nota de compatibilidad: Al ser un bloque de jornada fija que desplaza el cierre de las actividades habituales en Chile hasta pasadas las 19:00 o 20:00 de la tarde, se sugiere analizar la compatibilidad de esta ventana de tiempo con tus rutinas personales antes de iniciar formalmente tu proceso de aplicación.