AI Engineer

Tenpo

. Diseñar y optimizar arquitecturas de deep learning y transformers para tareas específicas de alto impacto .

Posted 11/4/2026full-timeRemote • ChileMid-LevelSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Demonstrates expertise in designing and optimizing deep learning architectures and transformers for high-impact tasks, with a strong focus on generative AI and production-level implementation. Capable of leading initiatives in fine-tuning models, integrating multimodal systems, and quantifying strategic impact for executive communication.

Highest-signal resume keywords

Deep Learning ExpertiseGenerative AI Project ManagementTransformer Model OptimizationHuman-In-The-Loop MethodologyMultimodal AI Experience

ATS Keywords

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Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills

Deep LearningTransformersFine-TuningModel OptimizationMachine Learning EngineeringQuantitative AnalysisAI Multimodal SystemsInference OptimizationGenerative AIResponsible AI

Soft Skills

LeadershipMentorshipCollaborationCommunicationSelf-Management

Tools & Technologies

OpenAIHuggingFaceLangChainLlamaIndexVertex AISageMakerAPIsLoRAPEFTGPU/TPU Support

Certifications & Qualifications

NIST AI RMFISO/IEC 42001EU AI Act

Industry Keywords

AI GenerativaMachine LearningIA AplicadaProyectos GenAIOptimización de InferenciaNLP FinancieroDetección de FraudeScoringEvaluación de PromptsSeguridad de Sistemas

About the role

Key responsibilities & impact

Diseñar y optimizar arquitecturas de deep learning y transformers para tareas específicas de alto impacto
Optimizar modelos transformer para inferencia y escala en entornos productivos críticos
Liderar iniciativas de fine-tuning a escala usando datos propietarios del dominio
Construir servicios GenAI escalables con caching, batching y foco en costo-eficiencia
Integrar sistemas multimodales en casos de uso productivos de alto impacto
Definir y construir frameworks de evaluación de prompts y calidad de output para todo el equipo
Aplicar la metodología de evaluación human-in-the-loop en proyectos críticos
Auditar y mejorar la seguridad y alineación de los outputs de los sistemas del equipo
Cuantificar y comunicar el impacto estratégico (revenue, eficiencia, riesgo mitigado) de las soluciones a nivel ejecutivo
Autogestionar un portafolio de proyectos GenAI priorizado por valor de negocio
Colaborar con equipos de producto para definir el roadmap de iniciativas GenAI
Multiplicar el conocimiento técnico mediante mentoría formal, code reviews y documentación de mejores prácticas

Requirements

What you’ll need

Título profesional de Ingeniería Civil Informática, Ingeniería en Computación, Estadística, Matemáticas, Física o carrera afín con fuerte componente cuantitativo y computacional
Entre 4 y 6+ años en roles de IA generativa, Machine Learning Engineering o IA aplicada
Al menos 3 proyectos GenAI llevados a producción con impacto medible
Experiencia en deep learning y transformers (GPT, BERT, LLaMA o equivalentes)
Experiencia en fine-tuning y adaptación de modelos con LoRA/PEFT
Experiencia con APIs y frameworks de LLMs: OpenAI, Anthropic, LangChain, LlamaIndex y HuggingFace
Experiencia en IA multimodal (texto, visión y audio) en casos de uso productivos
Experiencia en optimización de inferencia (caching, batching, cuantización, distillation) con soporte GPU/TPU
Conocimiento de metodología human-in-the-loop y Responsible AI
Deseable: conocimiento de NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 o EU AI Act
Deseable: experiencia con RLHF
Deseable: modelos GenAI aplicados a finanzas (scoring, detección de fraude, NLP financiero)
Deseable: arquitectura sobre Vertex AI o SageMaker

Benefits

Comp & perks

Presupuesto anual para autogestionar capacitación
Teletrabajo
Día del cumpleaños libre
Medio día cumpleaños hij@s/padres
Viernes cortos (todos los viernes terminamos a las 14 horas)
Work from anywhere (¡Trabaja desde donde quieras! Solo recuerda tener una buena conexión a internet)