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AI Engineer
AI Engineer
Campo personalizado 1:
DataScience
Campo personalizado 3:
DataScience
País/región:
MX
Fecha:
23 oct 2026
Ubicación:
Mexico City, MX, 11850
Lugar de trabajo:
Remoto / Híbrido
# Perfil profesional: AI Engineer Junior
## Misión del puesto
Participar en el desarrollo, integración y evaluación de soluciones de inteligencia artificial bajo
supervisión, aplicando buenas prácticas de ingeniería de software y aprendizaje automático.
## Experiencia orientativa
0-2 años de experiencia profesional relevante. La autonomía demostrada prevalece sobre la antigüedad.
## Responsabilidades
- Implementar funcionalidades de IA a partir de requisitos y diseños definidos.
- Integrar APIs de modelos de lenguaje y servicios de inferencia.
- Preparar datos y construir pipelines sencillos de procesamiento.
- Desarrollar pruebas unitarias, de integración y evaluaciones básicas de calidad.
- Colaborar en prototipos de RAG, embeddings y búsqueda semántica.
- Documentar código, experimentos, limitaciones y resultados.
- Monitorizar métricas básicas y colaborar en la resolución de incidencias.
- Escribir prompts y plantillas básicas, manteniéndolas versionadas en el repositorio.
- Integrar, bajo supervisión, herramientas y fuentes de contexto mediante clientes MCP (Model Context Protocol).
## Competencias técnicas
- Python, Git, SQL y fundamentos de APIs REST.
- Familiaridad con LLMs, prompting, embeddings y consumo de APIs.
- Bases de Docker, CI/CD, testing y servicios cloud.
- Conocimientos iniciales de privacidad, seguridad y uso responsable de IA.
- Uso responsable de asistentes de código (p. ej. Copilot o Kiro) con revisión crítica de su salida.
- Fundamentos de MCP: clientes, servidores, herramientas, recursos y prompts; descubrimiento e invocación de herramientas, y manejo básico de errores.
## MCP: expectativas específicas
- Consumir un servidor MCP existente desde un cliente y comprender los límites de acceso a datos y herramientas.
- Aplicar validación de entradas, gestión segura de credenciales y revisión humana cuando una acción tenga efectos externos.
- Diagnosticar errores sencillos de conexión y documentar contratos de herramientas.
## Competencias transversales
- Capacidad de aprendizaje, comunicación clara y receptividad al feedback.
- Atención a la calidad y disposición para trabajar en equipo.
- Capacidad para identificar bloqueos y pedir ayuda oportunamente.
## Autonomía y alcance
Ejecuta tareas acotadas con criterios de aceptación claros; requiere revisión para decisiones
arquitectónicas, seguridad y despliegues críticos.
## Fuera de alcance
- Decisiones arquitectónicas o de diseño de sistemas sin supervisión.
- Despliegues a producción y cambios de configuración críticos de forma autónoma.
- Definición de estándares, políticas de seguridad o criterios de evaluación del equipo.
- Diseño de contratos de servidores MCP o integraciones con sistemas sensibles sin acompañamiento.
- Mentoría formal o responsabilidad sobre el trabajo de otras personas.
## Indicadores de desempeño
- Entrega de tareas con pruebas y documentación adecuadas.
- Reducción progresiva de defectos y retrabajo.
- Calidad de las evaluaciones y reproducibilidad de experimentos.
- Progreso en autonomía técnica y colaboración.
## Requisitos recomendados
Formación técnica o experiencia equivalente demostrable; proyectos prácticos de IA y fundamentos
sólidos de programación. Inglés técnico de lectura.
## Evidencias en selección
Ejercicio de integración de un modelo con API y un servidor MCP existente, incluyendo pruebas,
evaluación de respuestas y explicación de permisos y compromisos técnicos. Se valora la legibilidad
y la documentación del código entregado.
- Avaloq : Data Analytics and Business Intelligence
## Misión del puesto
Participar en el desarrollo, integración y evaluación de soluciones de inteligencia artificial bajo
supervisión, aplicando buenas prácticas de ingeniería de software y aprendizaje automático.
## Experiencia orientativa
0-2 años de experiencia profesional relevante. La autonomía demostrada prevalece sobre la antigüedad.
## Responsabilidades
- Implementar funcionalidades de IA a partir de requisitos y diseños definidos.
- Integrar APIs de modelos de lenguaje y servicios de inferencia.
- Preparar datos y construir pipelines sencillos de procesamiento.
- Desarrollar pruebas unitarias, de integración y evaluaciones básicas de calidad.
- Colaborar en prototipos de RAG, embeddings y búsqueda semántica.
- Documentar código, experimentos, limitaciones y resultados.
- Monitorizar métricas básicas y colaborar en la resolución de incidencias.
- Escribir prompts y plantillas básicas, manteniéndolas versionadas en el repositorio.
- Integrar, bajo supervisión, herramientas y fuentes de contexto mediante clientes MCP (Model Context Protocol).
## Competencias técnicas
- Python, Git, SQL y fundamentos de APIs REST.
- Familiaridad con LLMs, prompting, embeddings y consumo de APIs.
- Bases de Docker, CI/CD, testing y servicios cloud.
- Conocimientos iniciales de privacidad, seguridad y uso responsable de IA.
- Uso responsable de asistentes de código (p. ej. Copilot o Kiro) con revisión crítica de su salida.
- Fundamentos de MCP: clientes, servidores, herramientas, recursos y prompts; descubrimiento e invocación de herramientas, y manejo básico de errores.
## MCP: expectativas específicas
- Consumir un servidor MCP existente desde un cliente y comprender los límites de acceso a datos y herramientas.
- Aplicar validación de entradas, gestión segura de credenciales y revisión humana cuando una acción tenga efectos externos.
- Diagnosticar errores sencillos de conexión y documentar contratos de herramientas.
## Competencias transversales
- Capacidad de aprendizaje, comunicación clara y receptividad al feedback.
- Atención a la calidad y disposición para trabajar en equipo.
- Capacidad para identificar bloqueos y pedir ayuda oportunamente.
## Autonomía y alcance
Ejecuta tareas acotadas con criterios de aceptación claros; requiere revisión para decisiones
arquitectónicas, seguridad y despliegues críticos.
## Fuera de alcance
- Decisiones arquitectónicas o de diseño de sistemas sin supervisión.
- Despliegues a producción y cambios de configuración críticos de forma autónoma.
- Definición de estándares, políticas de seguridad o criterios de evaluación del equipo.
- Diseño de contratos de servidores MCP o integraciones con sistemas sensibles sin acompañamiento.
- Mentoría formal o responsabilidad sobre el trabajo de otras personas.
## Indicadores de desempeño
- Entrega de tareas con pruebas y documentación adecuadas.
- Reducción progresiva de defectos y retrabajo.
- Calidad de las evaluaciones y reproducibilidad de experimentos.
- Progreso en autonomía técnica y colaboración.
## Requisitos recomendados
Formación técnica o experiencia equivalente demostrable; proyectos prácticos de IA y fundamentos
sólidos de programación. Inglés técnico de lectura.
## Evidencias en selección
Ejercicio de integración de un modelo con API y un servidor MCP existente, incluyendo pruebas,
evaluación de respuestas y explicación de permisos y compromisos técnicos. Se valora la legibilidad
y la documentación del código entregado.
- Avaloq : Data Analytics and Business Intelligence
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