Senior Deployed AI Engineer

Senior Deployed AI Engineer (Gemini)

Perú, Argentina, Brasil

Remoto

Acerca de Nuestro Cliente

Nuestro cliente es una firma global de consultoría en datos e inteligencia artificial que atiende a clientes empresariales en múltiples industrias, incluyendo FMCG, servicios financieros, salud, manufactura y el sector público, con un equipo de expertos en datos e IA distribuidos en más de 20 países.

Acerca del Rol

Estamos buscando un Senior Deployed AI Engineer especializado en Gemini Enterprise y el stack de Google AI para diseñar, construir y entregar productos de IA de pila completa para clientes empresariales. Trabajarás embebido con los clientes, llevando características de IA desde la idea hasta la producción, y serás el referente del equipo para la plataforma de IA empresarial de Google. Serás responsable de tus componentes de principio a fin: el front end, el servicio detrás de él, las tuberías de datos y recuperación que lo alimentan, el despliegue y las evaluaciones que demuestran que funciona. Más allá de la profundidad en la plataforma de Google, se espera que entregues con confianza en toda la pila, incluyendo desarrollo de pila completa, ingeniería de datos, infraestructura en la nube y comunicación con el cliente.

Responsabilidades

• Desarrollar interfaces de usuario en TypeScript y React, junto con los servicios backend y APIs en Python o Node.
• Implementar comportamiento agente, incluyendo orquestación, llamadas a herramientas y funciones, memoria y guardrails.
• Construir tuberías de generación aumentada por recuperación que cubran ingestión, fragmentación, embeddings y búsqueda vectorial e híbrida.
• Diseñar y construir agentes con modelos de Gemini, Vertex AI, el Kit de Desarrollo de Agentes y el Motor de Agentes.
• Implementar y configurar Gemini Enterprise para clientes, incluyendo Agent Designer, la bandeja de entrada para gestionar agentes de larga duración y sandboxes de agentes.
• Conectar Gemini Enterprise a los paisajes de aplicaciones de los clientes a través de conectores de primera parte y de socios, con los permisos, gobernanza y auditabilidad adecuados.
• Construir aplicaciones fundamentadas y respaldadas por recuperación con Vertex AI Search, RAG Engine, fundamentación con Google Search y BigQuery como la columna vertebral de datos.
• Implementar interoperabilidad de agentes a través del protocolo A2A y MCP, y seguir de cerca los lanzamientos de Google para traducir nuevas capacidades en valor para el cliente.
• Escribir suites de evaluación y pruebas de regresión para características impulsadas por LLM, monitoreando costos, latencia y calidad en producción.
• Desplegar en infraestructura en la nube a través de GCP, Azure o AWS, y construir y mantener las tuberías de datos que alimentan los sistemas de IA.
• Usar herramientas de codificación agente como Claude Code, Gemini CLI, Codex o Cursor diariamente, con buen juicio sobre verificación y revisión.
• Comunicar el progreso, las compensaciones y los bloqueos de manera clara a los clientes y líderes de proyecto, y apoyar en pre-ventas cuando sea necesario.
• Mentorear a ingenieros junior y contribuir a aceleradores internos, componentes reutilizables y estándares de ingeniería.

Lo Que Buscamos

• De 3 a 5 años de experiencia en ingeniería de software o datos, con uso práctico extenso de herramientas de IA y desarrollo basado en LLM en el último año.
• Fuerte experiencia práctica con el stack de Google AI, incluyendo modelos de Gemini, Vertex AI, y idealmente Gemini Enterprise o ADK, con al menos una solución llevada a producción en GCP.
• Fuertes habilidades de programación en Python y TypeScript o JavaScript, con experiencia en la construcción y consumo de APIs.
• Experiencia en desarrollo front-end en React o frameworks similares, y al menos un framework backend.
• Experiencia práctica con RAG, embeddings y búsqueda vectorial, y con al menos un framework agente como Google ADK, LangGraph o LangChain.
• Fuerte experiencia laboral con GCP; Azure o AWS es un plus.
• Fluidez con herramientas de codificación agente como Claude Code, Gemini CLI, Codex o Cursor, y experiencia en la construcción y mantenimiento de tuberías de datos.
• Dominio del inglés profesional en nivel C1 o C2 como mínimo, ya que trabajarás diariamente con clientes y colegas internacionales.
• Título de grado o posgrado en informática, ingeniería o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
• Una certificación de Google Cloud es un fuerte diferenciador en la aplicación; si aún no posees una, se requiere obtenerla dentro de los primeros dos meses, con patrocinio para el examen y tiempo de preparación proporcionado. La certificación preferida es Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, que cubre Vertex AI, IA generativa y ML en producción.

Deseable

• Experiencia con servidores MCP, patrones multi-agente, o herramientas de evaluación de LLM como LangSmith, Langfuse o promptfoo.
• Experiencia con Terraform o tuberías CI/CD.
• Experiencia con GCP, BigQuery o integraciones de Google Workspace junto con Gemini Enterprise.

Horario de Trabajo

• Configuración 100% remota para que puedas trabajar donde seas más productivo.
• Esta posición opera a tiempo completo, con horas dedicadas para asegurar la alineación con el equipo y la entrega de trabajo de calidad.
• Disponibilidad durante el horario laboral de EE. UU.

Compensación y Tiempo Libre

• Compensación pagada en USD.
• Pagos quincenales el 15 y 30 de cada mes.
• Tiempo libre pagado de acuerdo con la política de la empresa.
• Días festivos observados de acuerdo con las pautas de la empresa.

Requisitos de Aplicación

Por favor, envía

• Un currículum actualizado.
• Un enlace de GitHub o portafolio que muestre sistemas de IA o proyectos de pila completa que hayas construido y enviado a producción, con un enfoque en el stack de Google AI o trabajo agente.
• Un video de Loom de 1 a 2 minutos presentándote, mostrando un sistema de IA en producción que hayas gestionado de principio a fin en el stack de Google, y explicando cómo abordaste la evaluación y la fiabilidad junto con la construcción de la característica.

Solo los candidatos que envíen tanto un portafolio como un video de Loom pasarán al siguiente paso del proceso de selección.