Responsabilidades: Diseñar y desarrollar sistemas de despliegue y monitoreo de alta disponibilidad. Arquitectar, desarrollar y mantener aplicaciones full-stack con capacidades avanzadas de IA para apoyar a los usuarios del cliente. Colaborar estrechamente con product owners, expertos legales, diseñadores e ingenieros en equipos ágiles multifuncionales. Participar en planificación de sprints, reuniones diarias, retrospectivas y otras ceremonias Ágiles para asegurar entregas iterativas y ciclos rápidos de retroalimentación. Diseñar y ejecutar experimentos y prototipos para validar ideas y funciones de IA como búsqueda en lenguaje natural, resumen de documentos, análisis de contratos y predicciones legales. Recopilar y analizar retroalimentación del usuario y telemetría para refinar soluciones y priorizar mejoras. Aprovechar los servicios de IA y ML de Microsoft Azure para construir soluciones escalables, seguras y robustas. Integrar y ajustar modelos fundacionales (p. ej. GPT, BERT, T5) para manejar lenguaje y casos de uso legales. Impulsar mejoras en confiabilidad y agilidad en todas las funciones de desarrollo. Analizar comportamientos inesperados de aplicaciones y resolverlos para robustecer el sistema. Crear y mantener indicadores clave de rendimiento (KPIs) para monitorear efectividad y confiabilidad de la aplicación. IA Responsable, Seguridad y Privacidad: Asegurar que todas las soluciones de IA cumplan con los principios de IA Responsable del cliente, incluyendo equidad, confiabilidad, seguridad, privacidad, inclusión, transparencia y responsabilidad. Participar en revisiones de ética en IA, evaluaciones de riesgo y documentación de modelos (ej. datasheets, model cards). Realizar análisis de amenazas de seguridad e integrar evaluaciones de impacto en privacidad (PIAs) a lo largo del ciclo de desarrollo. Implementar salvaguardas para evitar usos indebidos o consecuencias no deseadas de funciones de IA, especialmente en contextos legales sensibles. Colaborar con los equipos de seguridad, cumplimiento y gobernanza de datos para asegurar que las aplicaciones cumplan con los estándares del cliente en seguridad empresarial y protección de datos legales. Monitorear el comportamiento de los sistemas de IA en producción y establecer protocolos para gestionar sesgos, desviaciones o degradación de modelos.