# Lead AI Product Engineer at Aon

Aon is hiring a Lead AI Product Engineer in Mexico City, Mexico. Level rates it Little AI ●○○○; you can [apply on Aon](https://jobsbylevel.com/go/f7f2b49a-ad48-4047-93c7-690603567e5a?utm_medium=ai-agent).

AI Level 1, AI centrality 24 out of 100. Mexico City, Mexico.

## Details

- Company: [Aon](https://jobsbylevel.com/companies/aon)
- AI level: AI Level 1 (score 24 out of 100)
- Location: Mexico City, Mexico
- Posted: March 10, 2026
- Apply: https://jobsbylevel.com/go/f7f2b49a-ad48-4047-93c7-690603567e5a?utm_medium=ai-agent
- Free CV review for this job: https://jobsbylevel.com/cv-review?job=lead-ai-product-engineer-at-aon-202656

## Description

Lead AI Product Engineer ¿Buscas generar impacto en una empresa transnacional líder con tus conocimientos? ¡Esta oportunidad te está esperando! Aon está en el negocio de tomar las mejores decisiones. En Aon, tomamos mejores decisiones para proteger y enriquecer la vida de las personas alrededor del mundo. Como organización, estamos unidos a través de la confianza y nos apasiona ayudar a nuestros colegas y clientes a alcanzar el éxito. ¿Cómo será un día típico? El Lead AI Product Engineer será responsable de desarrollar e integrar capacidades de Inteligencia Artificial dentro de las soluciones digitales de Aon, traduciendo las necesidades del negocio en funcionalidades útiles, confiables y fáciles de mantener. La posición será el referente técnico para los componentes de IA asignados, participando desde la experimentación y el desarrollo hasta su implementación en producción y mejora continua, en colaboración con los equipos de Arquitectura, Desarrollo y otras áreas de Tecnología. Es una posición principalmente hands-on, con autonomía y responsabilidad técnica sobre los componentes de IA dentro de las soluciones asignadas. El nivel Lead refleja la responsabilidad de guiar decisiones de implementación, asegurar la calidad de las entregas y mantener continuidad técnica durante todo el ciclo de vida. Inicialmente, la posición no tendrá reportes directos. Principales responsabilidades Diseñar, desarrollar e integrar componentes de Inteligencia Artificial dentro de la arquitectura establecida para cada solución. Implementar capacidades utilizando Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG), embeddings, agentes y herramientas de orquestación, cuando el caso de uso lo justifique. Conectar componentes de IA con APIs, aplicaciones y fuentes de información aprobadas. Desarrollar prototipos y evolucionarlos hacia implementaciones mantenibles, evitando complejidad innecesaria. Actuar como referente técnico para los componentes de IA dentro del alcance de la posición. Proponer alternativas de implementación y explicar sus beneficios, limitaciones, costos y dependencias. Definir y ejecutar pruebas para validar la calidad de los resultados, comportamiento del sistema, desempeño y manejo de errores. Implementar controles de seguridad, trazabilidad y monitoreo acordados con los equipos correspondientes. Documentar y mantener código, prompts, configuraciones y decisiones técnicas. Trabajar con Arquitectura y stakeholders del negocio para traducir necesidades en funcionalidades y criterios de aceptación. Proporcionar estimaciones técnicas e identificar riesgos y dependencias. Revisar entregables relacionados con IA desarrollados por proveedores o equipos internos. Apoyar en la implementación en producción y solución de problemas de los componentes desarrollados. Incorporar retroalimentación de usuarios y resultados de uso para mejorar continuamente las funcionalidades. Habilidades y experiencia que te llevarán al éxito Licenciatura o Ingeniería en Software, Ciencias de la Computación, Sistemas de Información o alguna disciplina relacionada, o experiencia profesional equivalente. Sólidas bases de ingeniería de software, particularmente en desarrollo backend, APIs e integración de sistemas. Experiencia práctica desarrollando soluciones con modelos de lenguaje, más allá del uso de herramientas de IA conversacional. Conocimiento de LLMs, embeddings, recuperación de información, RAG, agentes y orquestación, así como criterio técnico para determinar cuándo utilizarlos. Dominio de Python u otro lenguaje relevante para la implementación de soluciones de IA. Experiencia con Git, code reviews, testing y documentación técnica. Capacidad para explicar decisiones técnicas, reconocer limitaciones y trabajar dentro de estándares y restricciones empresariales. Capacidad para demostrar una implementación concreta de IA y explicar el problema que resolvió, las decisiones tomadas, las pruebas realizadas y los aprendizajes obtenidos.

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