AI Software Engineer

El rol del AI Software Engineer en Platzi implica diseñar e implementar soluciones impulsadas por inteligencia artificial utilizando LLMs, agentes y técnicas de fine-tuning. Tendrás que trabajar en la integración de frameworks como LangChain, procesar datos no estructurados y desarrollar servicios robustos. Además, serás responsable de mantenerte actualizado con los avances semanales en AI para aplicar mejoras continuas a nuestros productos.

Para ser un AI Software Engineer en Platzi, necesitarás un perfil técnico sólido. Esto incluye experiencia con múltiples proveedores de LLMs como OpenAI y conocimientos en integraciones de frameworks como LangChain. También es fundamental tener dominio en Python y experiencia en el desarrollo de servicios con FastAPI y Django. Estar familiarizado con el procesamiento de datos no estructurados es un plus.

Como AI Software Engineer en Platzi, trabajarás en proyectos desafiantes que involucran la creación de productos educativos innovadores. Esto incluye la implementación de soluciones que mejoran la personalización del aprendizaje utilizando LLMs y técnicas avanzadas de procesamiento de datos, lo que tendrá un impacto directo en cómo las personas adquieren conocimiento.

Platzi se compromete a fomentar el desarrollo profesional de sus empleados. Como AI Software Engineer, tendrás la oportunidad de ampliar tus conocimientos en inteligencia artificial, participar en proyectos de vanguardia, y colaborar con un equipo apasionado, lo que te permitirá avanzar en tu carrera y adquirir nuevas habilidades técnicas.

El AI Software Engineer en Platzi debe ser competente en varias tecnologías, incluidas Python, FastAPI y Django. También necesitarás trabajar con LLMs y distintas integraciones como LangChain y manejar datos no estructurados. Experiencia adicional con TypeScript y Cloudflare Workers será una ventaja en el desarrollo de los productos.

Para optimizar un modelo de lenguaje, empezaría analizando los datos de entrenamiento y ajustando sus parámetros de fine-tuning. Implementaría técnicas de ajuste fino y aseguraría que el modelo esté alineado con los objetivos específicos del proyecto para maximizar su precisión. Además, realizar pruebas A/B ayudaría a entender el impacto de las optimizaciones.

He integrado LLMs en varias aplicaciones mediante la implementación de APIs y el uso de frameworks como LangChain. Uno de mis proyectos más exitosos involucró la creación de un chatbot educativo que aprendía de las interacciones de los usuarios, lo que mejoró la personalización del aprendizaje. Utilizar enfoques de iteración y análisis de feedback fue clave para el éxito del proyecto.

El procesamiento de datos no estructurados requiere un enfoque metódico. Utilizaría herramientas de extracción de información y técnicas de procesamiento de lenguaje natural para transformar datos como PDFs e imágenes en un formato estructurado. La clave está en aplicar las técnicas correctas para cada tipo de dato y garantizar que la información extraída sea relevante y útil.

Mi enfoque para el aprendizaje continuo incluye la lectura regular de papers de investigación y la participación en conferencias y seminarios sobre inteligencia artificial. Además, me gusta colaborar con colegas para intercambiar conocimientos y experimentar con las últimas herramientas y tecnologías en proyectos paralelos que me permitan aplicar lo que aprendí.

Tengo una sólida experiencia utilizando FastAPI para construir APIs rápidas y eficientes, además de desarrollar aplicaciones web con Django. He creado servicios robustos y escalables que integran funcionalidades de AI, garantizando eficiencia y excelente rendimiento. La elección de la tecnología depende siempre del proyecto y sus requisitos específicos.

Estudiando los avances en inteligencia artificial, he aprendido que las tendencias se están moviendo hacia modelos más eficientes y accesibles, como los de open-source. Asimismo, la integración de AI en productos está cada vez más centrada en la ética y la privacidad, lo cual es vital para el desarrollo responsable de soluciones inteligentes.

Un reto significativo que enfrenté al trabajar con LLMs fue la falta de datos de calidad para el fine-tuning. Para superarlo, implementé técnicas de data augmentation y colaboré con otros equipos para recopilar y limpiar datos relevantes, lo que resultó en una mejora notable en la precisión y el rendimiento del modelo en la tarea específica.

Para asegurar la escalabilidad de mis soluciones, me enfoco en una arquitectura modular y en la implementación de mejores prácticas en el desarrollo de software, como el uso de microservicios. También realizo pruebas de carga y estrés para identificar cuellos de botella y optimizar el rendimiento de la aplicación antes del despliegue.

El fine-tuning es crucial en los modelos de lenguaje porque permite ajustar el modelo pre-entrenado a casos de uso específicos, mejorando tanto su precisión como su relevancia. Al refinar un modelo con datos relevantes, se logra mejorar su capacidad de comprensión y respuesta, lo cual es fundamental para aplicaciones exitosas en el campo educativo y más allá.

Mantengo mi motivación y creatividad al involucrarme en proyectos desafiantes que me permiten experimentar y aprender. También me gusta trabajar con otros colegas para obtener diferentes perspectivas y compartir ideas. La colaboración eficaz y la búsqueda continua de innovación son fundamentales para mantener el entusiasmo en el campo técnico.