Directo de la empresahace 12 horas
Full-Stack AI Engineer
Pavago
Remoto · Tiempo completo
Semi Senior3+ años
Este aviso fue publicado originalmente en inglés, así que es probable que necesites inglés para este puesto. La descripción puede estar traducida automáticamente al español; ante la duda, revisá el aviso original con el botón de postularte.
Empresa busca un Ingeniero Full-Stack de IA para desarrollar y desplegar aplicaciones de IA en producción, combinando desarrollo full-stack con IA aplicada. Se requiere experiencia en Python, JavaScript/TypeScript, frameworks de IA, desarrollo frontend y backend, bases de datos vectoriales y cloud.
Descripción del puesto
Ingeniero Full-Stack de IA (LLMs, Productos de IA y Desarrollo Full-Stack) Tipo de puesto: Full-Time, Remoto Horario laboral: Horario comercial de EE. UU. Acerca del rol: En Pavago, uno de nuestros clientes está contratando a un Ingeniero Full-Stack de IA para construir y desplegar aplicaciones impulsadas por IA listas para producción. Este rol combina ingeniería de software full-stack con IA aplicada para entregar productos escalables, seguros y fáciles de usar. Trabajarás en sistemas backend, aplicaciones frontend, pipelines de IA, APIs, bases de datos vectoriales e infraestructura en la nube para transformar prototipos de IA en soluciones del mundo real. Responsabilidades: Desarrollo de IA y LLM - Construir y desplegar aplicaciones impulsadas por IA utilizando OpenAI, Hugging Face, PyTorch, TensorFlow o tecnologías similares. - Desarrollar APIs de inferencia de IA escalables con FastAPI, Flask o Node.js. - Construir asistentes de IA, chatbots, copilotos y flujos de trabajo inteligentes. - Implementar embeddings, búsqueda vectorial, pipelines RAG y recuperación semántica utilizando Pinecone, Weaviate, FAISS o plataformas similares. Desarrollo Full-Stack - Desarrollar aplicaciones frontend utilizando React, Next.js, Vue o frameworks similares. - Construir servicios backend, APIs y microservicios que integren IA con lógica de negocio. - Entregar experiencias de IA responsivas, escalables y listas para producción. Ingeniería de Datos e Infraestructura - Construir y mantener pipelines ETL/ELT y flujos de trabajo de datos de IA. - Orquestar flujos de trabajo utilizando Airflow, Prefect o Dagster. - Gestionar plataformas de datos en la nube como Snowflake, BigQuery o Redshift. - Desplegar aplicaciones utilizando Docker, Kubernetes y pipelines CI/CD. Rendimiento y Confiabilidad - Monitorear el rendimiento de la aplicación, latencia de inferencia, tiempo de actividad y confiabilidad del modelo. - Optimizar sistemas de IA para escalabilidad, costo y rendimiento. - Implementar autenticación segura, permisos y protección de API. - Mantener el cumplimiento de los estándares de seguridad y privacidad de la industria. Colaboración - Asociarse con gerentes de producto, ingenieros y equipos de datos para entregar funciones impulsadas por IA. - Traducir prototipos en aplicaciones listas para producción. - Documentar sistemas y flujos de trabajo de despliegue. Experiencia y Habilidades Requeridas: - Más de 3 años de experiencia en ingeniería de software con integración de IA/ML. - Sólidas habilidades en Python y JavaScript/TypeScript. - Experiencia con PyTorch, TensorFlow o frameworks de IA similares. - Experiencia desplegando aplicaciones de IA o LLM en producción. - Sólida experiencia frontend con React, Next.js, Vue o frameworks similares. - Experiencia con APIs, bases de datos vectoriales, embeddings y pipelines RAG. - Sólidas habilidades en SQL y experiencia con plataformas en la nube. - Familiaridad con Docker, Kubernetes y flujos de trabajo CI/CD. Sería un plus: - Experiencia construyendo productos SaaS impulsados por IA. - Experiencia con LangChain, AI agents, Vertex AI, SageMaker, Kubeflow o MLflow. - Experiencia con fine-tuning de LLM y MLOps. - Conocimiento de microservicios y arquitecturas serverless. - Experiencia en startups o productos de alto crecimiento. Qué implica el éxito: - Despliegue exitoso de funciones de IA en producción. - Sistemas de IA confiables, escalables y seguros. - Alto tiempo de actividad de la aplicación y fuerte rendimiento. - Infraestructura eficiente y mantenible. - Funciones impulsadas por IA que brindan valor de negocio medible. Proceso de Entrevista: 1. Preselección inicial con reclutador. 2. Videollamada con reclutador de Pavago. 3. Evaluación técnica. 4. Entrevista con el cliente. 5. Oferta y onboarding. Qué sucede después de postularte: Inmediatamente después de postularte, recibirás una invitación por correo electrónico de Spark Hire para grabar tu Video de Introducción. Es un video corto, autograbado, que completa tu postulación y permite a los gerentes de contratación conocerte antes de que comience el proceso de entrevista. En lugar de repetir tu experiencia en múltiples llamadas de preselección, contarás tu historia una vez, permitiendo que las futuras entrevistas se centren en conversaciones significativas. No te lo tomes a la ligera: puedes grabar tantas tomas como desees antes de enviarla. Tu invitación vendrá de Spark Hire, así que por favor revisa tanto tu bandeja de entrada como la carpeta de spam.
Responsabilidades
- Construir y desplegar aplicaciones impulsadas por IA
- Desarrollar APIs de inferencia de IA escalables
- Construir asistentes de IA, chatbots, copilots y flujos de trabajo inteligentes
- Implementar embeddings, búsqueda vectorial, pipelines RAG y recuperación semántica
- Desarrollar aplicaciones frontend
- Construir servicios backend, APIs y microservicios
- Construir y mantener pipelines ETL/ELT y flujos de datos de IA
- Orquestar flujos de trabajo
- Gestionar plataformas de datos en la nube
- Desplegar aplicaciones
- Monitorear el rendimiento de la aplicación, latencia de inferencia, tiempo de actividad y confiabilidad del modelo
- Optimizar sistemas de IA para escalabilidad, costo y rendimiento
- Implementar autenticación segura, permisos y protección de API
- Mantener el cumplimiento de los estándares de seguridad y privacidad de la industria
- Colaborar con gerentes de producto, ingenieros y equipos de datos
- Traducir prototipos en aplicaciones listas para producción
- Documentar sistemas y flujos de trabajo de implementación
Habilidades
Ingeniería de softwareIntegración IA/MLDesarrollo de aplicaciones de IA/LLM en producciónDesarrollo de APIsBases de datos vectorialesRAG pipelinesSQLCloud platformsDockerKubernetesCI/CDColaboraciónDocumentación