AI Engineer - LATAM
Baires HRCABA
Remoto
hace 27 días
A convenirZonaJobs
Empresa fintech busca un Ingeniero de Plataforma de IA para construir y operar una gateway de LLMs y una gateway de MCP, integrando proveedores externos y gestionando aspectos como enrutamiento, costos, seguridad y observabilidad.
Si te copa la IA y la infraestructura, esta es tu oportunidad de armar la plataforma de LLMs en una fintech que está revolucionando el acceso al crédito. Ideal para quienes disfrutan de la intersección entre ingeniería, seguridad y FinOps.
Somos Cashea 👋 y nuestra misión es devolverle a los venezolanos la oportunidad de acceder al crédito a través de un modelo de negocio BNPL (buy now, pay later). Desde nuestro lanzamiento en 2022, nos hemos dedicado a promover la inclusión financiera. Hoy contamos con más de 9 millones de usuarios activos, tanto consumidores como comercios, y nos hemos convertido en una marca de confianza en Venezuela, ganándonos el corazón y la mente de las personas. **Resumen del rol** Buscamos un/a LLM Ops Engineer que construya y opere la capa de plataforma de IA de la empresa: una gateway de LLMs y una gateway de MCP que se sitúan entre nuestras aplicaciones y los proveedores externos de modelos (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) y las herramientas/servidores MCP. No buscamos hostear ni entrenar modelos propios. El foco es integrar proveedores externos y gobernarlos: enrutamiento, control de costos, límites de uso, seguridad, cumplimiento, trazabilidad y confiabilidad. Eres la persona que hace que el resto de los equipos consuman IA de forma segura, observable y rentable, a través de una interfaz unificada y gobernada. Trabajarás en la intersección entre ingeniería de plataforma, seguridad y FinOps aplicado a IA. **Responsabilidades** **LLM Gateway** - Diseñar, construir y operar una gateway de LLMs que ofrezca una interfaz unificada sobre múltiples proveedores. - Implementar enrutamiento de modelos, fallbacks, reintentos, balanceo y selección dinámica de proveedor/modelo por caso de uso. - Gestionar credenciales y claves de proveedores de forma segura (rotación, secrets management). - Implementar caching (incluido semantic caching) para reducir costos y latencia. **MCP Gateway** - Construir y operar una gateway de MCP para exponer, descubrir y gobernar el acceso a servidores y herramientas MCP. - Definir controles de acceso por herramienta/servidor (qué app o equipo puede invocar qué). - Auditar y registrar el uso de herramientas MCP, con trazabilidad de extremo a extremo. **Gobernanza, seguridad y cumplimiento** - Implementar guardrails, filtrado de contenido y defensas contra prompt injection y fuga de datos. - Implementar redacción/enmascaramiento de datos sensibles (PII) en prompts, respuestas y logs. - Definir y aplicar políticas de acceso (RBAC), cuotas y límites de uso por equipo, app o usuario. - Mantener registros de auditoría y apoyar requisitos de cumplimiento y privacidad. **Costos y observabilidad (FinOps de IA)** - Implementar atribución de costos por equipo/app/feature y presupuestos con alertas. - Construir observabilidad para IA: tracing, métricas de latencia, costo, uso y calidad. - Establecer dashboards y alertas sobre consumo, errores y degradación de proveedores. **Confiabilidad** - Definir SLAs/SLOs para la plataforma de IA y planes de respuesta ante incidentes (incluida la caída de un proveedor). - Apoyar a los equipos de producto e ingeniería en la integración con la gateway. **Requisitos** - Experiencia sólida en Python (o lenguaje similar de backend) construyendo servicios/APIs en producción. - Experiencia diseñando y operando API gateways, proxies o capas de middleware a escala. - Experiencia con contenedores y orquestación: Docker y Kubernetes. - Experiencia con al menos una nube (AWS, GCP o Azure). - Experiencia integrando APIs de proveedores de LLMs (OpenAI, Anthropic u otros). - Sólidos fundamentos de seguridad: gestión de secretos, autenticación/autorización (RBAC, OAuth), manejo de datos sensibles (PII). - Mentalidad de plataforma: construir abstracciones que otros equipos consumen de forma confiable. - Comprensión de los retos propios de los LLMs: latencia, costos variables, no-determinismo y necesidad de observabilidad. **Nice to have** - Experiencia con gateways de LLM existentes: LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, Cloudflare AI Gateway, OpenRouter o similares. - Conocimiento del Model Context Protocol (MCP) y experiencia integrando o gobernando servidores MCP. - Experiencia con herramientas de observabilidad para IA: Langfuse, Helicone, LangSmith, Arize Phoenix. - Experiencia con guardrails y seguridad de IA (p. ej. defensa contra prompt injection, content moderation, DLP). - Experiencia en FinOps o gestión/atribución de costos en la nube. - Experiencia previa en entornos regulados (fintech, salud, etc.) con requisitos de cumplimiento y privacidad. - Experiencia con infraestructura como código (Terraform) y CI/CD. **¿Por qué te encantará trabajar en Cashea?** En Cashea tenemos una cultura de trabajo basada en la confianza y el propósito. Si quieres saber por qué somos el lugar ideal para ti, estos son nuestros valores fundamentales: - No trabajamos en piloto automático. Todo lo que hacemos y compartimos —dentro y fuera— es intencional. Nos apasiona crear ideas siendo plenamente conscientes del impacto que tienen en nuestros usuarios. Tu creatividad y curiosidad son tus activos más importantes. - Tu voz importa. Escuchamos y abrimos espacio para las ideas y el feedback. - Aquí todos pertenecen; lo que es importante para ti, lo es para nosotros. - Valoramos la transparencia. La claridad nos mantiene conectados y con los pies en la tierra. - Por último, pero no menos importante, nos enfocamos en el impacto real. Todo lo que hacemos está destinado a marcar la diferencia. ¿Te identificas? ¡Postúlate ahora, nos encantaría conocerte!