¿Quiénes somos?

En Option, creemos en un mundo donde las soluciones tecnológicas no tienen límites. Nuestra misión es transformar los desafíos en oportunidades mediante la creación de soluciones innovadoras que potencien la Aceleración Digital. Nuestro equipo es dinámico, colaborativo y apasionado por la tecnología. Únete a una organización que está redefiniendo cómo el mundo utiliza los datos y la tecnología para resolver problemas complejos.

Objetivo del Cargo

Diseñar, desarrollar e implementar soluciones basadas en IA generativa que permitan optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y facilitar el acceso inteligente a la información en entornos complejos y altamente regulados.

El rol será responsable de construir soluciones end-to-end utilizando modelos fundacionales, arquitecturas RAG, agentes inteligentes y modelos de NLP, integrando datos estructurados y no estructurados para automatizar procesos, generar insights y mejorar la eficiencia operativa. Deberá asegurar la escalabilidad, precisión, seguridad, trazabilidad y cumplimiento normativo de las soluciones implementadas.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar agentes de IA generativa orientados a casos de negocio críticos (operaciones, riesgo, atención al cliente, compliance, entre otros).
• Implementar arquitecturas basadas en LLM/LMM con RAG y bases vectoriales.
• Construir pipelines de ingestión, procesamiento y recuperación de información estructurada y no estructurada.
• Diseñar e implementar pipelines de datos end-to-end en Google Cloud Platform (GCP), utilizando servicios como Cloud Run y BigQuery para la extracción, limpieza y procesamiento de grandes volúmenes de información.
• Desarrollar y calibrar modelos de NLP y Machine Learning para la clasificación automática de información, análisis de sentimiento y extracción de entidades.
• Construir y desplegar soluciones de evaluación automatizada de interacciones digitales y conversaciones, aplicando pautas de negocio para detectar casos no resueltos, errores y oportunidades de mejora.
• Automatizar la generación de reportes, indicadores de calidad y feedback personalizado mediante modelos de lenguaje (LLM).
• Orquestar flujos multi-agente e integrar herramientas externas mediante frameworks especializados.
• Integrar soluciones con sistemas corporativos, APIs y servicios internos.
• Diseñar soluciones considerando seguridad, gobierno de datos y cumplimiento normativo.
• Implementar mecanismos de evaluación, monitoreo y observabilidad de modelos (tracing, métricas, logging), incluyendo validaciones continuas de resultados generados por IA frente a evaluaciones humanas.
• Optimizar prompts, contexto y performance de los agentes, controlando variables como precisión, costos y latencia.
• Desarrollar mecanismos de alertas proactivas y monitoreo para identificar anomalías, tendencias emergentes y desviaciones en los datos y procesos de negocio.
• Realizar análisis de causa raíz sobre datos estructurados y no estructurados para identificar puntos de fricción, oportunidades de mejora y generar planes de acción.
• Desarrollar dashboards interactivos para visualizar indicadores clave de rendimiento (KPIs), métricas operativas y resultados de las soluciones implementadas.
• Trabajar en conjunto con equipos de negocio y tecnología para traducir necesidades en soluciones de IA.
• Investigar y aplicar mejores prácticas en IA generativa y arquitecturas de agentes.

Requisitos Tecnicos

Google Cloud & GenAI

• Experiencia sólida en Google Cloud Platform (GCP).
• Vertex AI.
• Vertex AI Vector Search.
• Vertex AI Agent Engine / Agent Builder.
• BigQuery y BigQuery ML.
• Cloud Run.
• Integración de servicios GCP en arquitecturas escalables.

Desarrollo de agentes y GenAI

• Experiencia en implementación de agentes con IA generativa.
• Modelos LLM y/o LMM.
• Arquitecturas RAG con bases de datos vectoriales.
• MCP (Model Context Protocol).
• Integración Agent-to-Agent (A2A).
• Experiencia con frameworks como LangChain, LangGraph, ADK o similares en Python.
• LLM Gateways / Orquestadores de modelos.
• Observabilidad de LLM (tracing, métricas, logging).
• Evaluación de modelos y agentes (Evals).
• Experiencia en Prompt Engineering y Fine-Tuning de modelos.
• Conocimientos de NLP y Machine Learning aplicados a clasificación, análisis de sentimiento y extracción de entidades.
• Experiencia en evaluación de modelos mediante métricas como Precision, Recall, F1-Score y matrices de confusión.
• Experiencia en procesamiento y transformación de grandes volúmenes de datos.

Requisitos Deseables

• Experiencia en industrias reguladas (finanzas, seguros, salud).
• Conocimiento en seguridad de la información, gobierno de datos y compliance.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos sensibles.
• Conocimientos en arquitectura de datos y pipelines en entornos cloud.
• Experiencia integrando IA en procesos core de negocio.
• Experiencia en análisis de interacciones de clientes, automatización de controles de calidad y generación de insights a partir de datos no estructurados.
• Conocimientos de herramientas de visualización de datos como Looker.

Beneficios

• Trabajo Presencial - Santiago, Chile.
• Option Academy — Aprendizaje continuo.
• Certificaciones con Google, AWS, Azure y más.
• Bienestar: Pausas Activas, Coaching, Tarde Libre de Cumpleaños.
• Actividades de Cultura y Team Building.
• Programas de Referidos.
• Días Libres Adicionales.
• Ajuste Semestral de Sueldo.
• Pago de Licencias Médicas, Bono Sala Cuna y más.