Context Engineer (Ingeniero/a de Contexto)
Diseña la arquitectura de información que hace confiables a los sistemas de IA: pipelines RAG, sistemas de memoria, bases de datos vectoriales y grounding de datos.
Se requiere inglés para el trabajo diario: vas a trabajar todos los días con un equipo de EE. UU.
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Sobre el puesto
Buscamos un/a Context Engineer para sumarse a nuestras empresas aliadas y resolver el problema más difícil de la IA aplicada: llevarle a los modelos la información correcta en el momento correcto. Este rol, definido formalmente por Gartner en 2026, va más allá del prompt engineering: se trata de construir los sistemas que alimentan de contexto a los LLM. Diseñarás pipelines de retrieval, construirás arquitecturas de memoria, optimizarás estrategias de chunking y te asegurarás de que los agentes de IA tengan la información relevante y fundamentada que necesitan para ser precisos y útiles. Si el prompt engineering era escribir la pregunta, el context engineering es construir la biblioteca.
Qué vas a hacer
- Diseñar y construir arquitecturas RAG con estrategias avanzadas de retrieval
- Implementar pipelines de procesamiento de documentos: parsing, chunking, embedding e indexación
- Construir y optimizar sistemas de búsqueda vectorial para retrieval semántico
- Diseñar arquitecturas de memoria para sistemas de IA conversacionales y agénticos
- Implementar estrategias de gestión de la ventana de contexto, resumen y compresión
- Evaluar y hacer benchmarks de la calidad del retrieval con pruebas sistemáticas
Requisitos
- 4+ años de ingeniería de software, 2+ trabajando con LLM y sistemas de retrieval
- Experiencia profunda con bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant, Chroma)
- Sólido entendimiento de modelos de embedding, estrategias de chunking y reranking
- Experiencia con frameworks RAG (LlamaIndex, LangChain) y sus patrones de retrieval
- Conocimiento de parsing de documentos, OCR y procesamiento de datos no estructurados
- Inglés excelente, escrito y hablado (B2+)
Deseable
- Experiencia en construcción de knowledge graphs y búsqueda híbrida
- Experiencia en information retrieval o search engineering
- Experiencia construyendo sistemas de contexto para agentes de IA en producción
- Conocimiento de frameworks de evaluación (RAGAS, DeepEval) para la calidad del retrieval
Stack tecnológico
Beneficios
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Pago competitivo en USD - Remoto