Senior Python Backend Developer / ML Engineer

Nuestro cliente ofrece una plataforma de IA que ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones y a trabajar de manera más eficiente. Utiliza análisis avanzados y machine learning para analizar grandes volúmenes de datos y proporcionar insights y predicciones útiles. La plataforma se usa en diversas industrias, como la salud, para optimizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y fomentar la innovación. Se integra fácilmente con sistemas existentes, facilitando que los equipos tomen decisiones rápidas basadas en datos para ofrecer soluciones de vanguardia.

Responsabilidades

• Construir, refinar y utilizar plataformas y componentes de ML Engineering.
• Desarrollar e implementar sistemas backend escalables, APIs y microservicios con FastAPI.
• Implementar MLOps, incluyendo medición de KPIs de modelos, seguimiento, detección de drift y bucles de retroalimentación.
• Desplegar y operacionalizar modelos de ML y Deep Learning, con foco en LLMs y IA Generativa.
• Integrar Azure OpenAI (GPT-4, GPT-4 Vision) y otros proveedores de LLM con lógica de reintentos y manejo de errores.
• Mantenerse actualizado sobre tecnologías de vanguardia como LLMs, GenAI y arquitecturas transformer.
• Escalar algoritmos de machine learning para trabajar con datos masivos bajo SLAs estrictos.
• Construir y orquestar pipelines de modelos, incluyendo feature engineering, inferencia y entrenamiento continuo.
• Escribir código backend en Python y SQL usando principios de orientación a objetos y programación asíncrona (asyncio, async/await).
• Implementar patrones de inyección de dependencias y arquitectura en capas (Service, Foundation, Orchestration, DAL).
• Construir observabilidad de LLM (ej. Langfuse) para rastrear prompts, tokens, costos y latencia.
• Desarrollar sistemas de gestión de prompts con versionado y mecanismos de fallback.
• Implementar flujos de trabajo con Celery (o similar) para procesamiento asíncrono de tareas y pipelines complejos.
• Construir arquitecturas multi-tenant con aislamiento de datos del cliente.
• Implementar estrategias de optimización de costos para el uso de LLM (prompt caching, batch processing, optimización de tokens).
• Integrar APIs y servicios de terceros (ej. servicios de documentos/OCR, almacenamiento en la nube, sistemas empresariales).
• Colaborar con equipos de cara al cliente para entender el contexto de negocio y contribuir a la recopilación de requisitos técnicos.
• Escribir código listo para producción que sea testeable, mantenible y considere casos de borde y errores.
• Asegurar alta calidad de entregables siguiendo guías de arquitectura/diseño, mejores prácticas de código y revisiones periódicas.
• Escribir unit tests y tests de nivel superior para manejar casos de borde y errores esperados con gracia.
• Solucionar problemas de código backend usando logging estructurado y distributed tracing.
• Utilizar herramientas de seguimiento de bugs, revisión de código, control de versiones y otras para organizar y entregar trabajo.
• Participar en llamadas de scrum y ceremonias ágiles, comunicando progreso, problemas y dependencias.
• Documentar cambios y actualizaciones de la aplicación, incluyendo documentación de API vía OpenAPI/Swagger.
• Investigar y evaluar patrones y tecnologías de arquitectura emergentes a través de aprendizaje rápido, pruebas de concepto y prototipos.

Requisitos

• Título de Grado o Maestría en Ciencias de la Computación o campo relacionado.
• Fuertes habilidades de codificación en Python: 7+ años.
• 2+ años de experiencia práctica con machine learning y sistemas LLM en producción.
• Experiencia construyendo APIs backend con FastAPI, patrones async, rate limiting y SQLAlchemy: 3+ años.
• Experiencia diseñando sistemas mantenibles y extensibles usando inyección de dependencias, interfaces y clases base abstractas.
• Experiencia con bases de datos vectoriales como Pinecone, Weaviate o Chroma, y búsqueda híbrida.
• Fuerte comprensión de arquitecturas RAG, incluyendo retrieval, reranking, assembly de contexto y generación de respuestas.
• Experiencia práctica con LangChain y LangGraph para construir y orquestar flujos de trabajo LLM.
• Habilidades avanzadas de Python, incluyendo async/await, type hints, Pydantic y principios SOLID.
• Experiencia en MLOps con MLflow, versionado de modelos y A/B testing; experiencia con Langfuse es un plus.
• Experiencia en NLP y visión por computadora, incluyendo comprensión de documentos, OCR y GPT-4 Vision.
• Experiencia construyendo pipelines de features, sistemas de inferencia en tiempo real y batch, y model serving.
• Experiencia práctica con Hugging Face es requerida; experiencia con LlamaIndex es un plus.
• Familiaridad con tecnologías de bases de datos como SQL.
• Buenas habilidades de resolución de problemas y capacidad para trabajar en un entorno dinámico y orientado al equipo.

Habilidades deseables (Nice to have)

• Comprensión de DevOps, CI/CD incluyendo: containerización con Docker, Azure DevOps pipelines o GitHub Actions, Kubernetes (deseable).
• Seguridad de datos incluyendo: aislamiento de datos multi-tenant, gestión segura de claves (Azure Key Vault), implementación de audit trail.
• Experiencia diseñando en plataformas cloud incluyendo: Azure (preferido): Azure OpenAI, Blob Storage, Key Vault, Container Registry; AWS o GCP.
• Experiencia en data engineering en sistemas Big Data incluyendo: procesamiento de datos a gran escala, pipelines ETL/ELT.
• Rate limiting y gestión de cuotas para uso de API de alto throughput.
• Gestión y optimización de costos para uso de LLM a escala.
• Experiencia en procesamiento de documentos (extracción de PDF, herramientas OCR).
• Experiencia en gestión de incidentes en producción y on-call.
• Estrategias de testing para outputs de LLM no deterministas (ej. golden datasets, fuzzy matching).
• Conocimiento de dominio en industrias reguladas (ej. flujos de trabajo de salud/farmacéutica, cumplimiento normativo) es un plus.

Beneficios

• Proyectos geniales con impacto.
• Cursos de Udemy de tu elección.
• Team-buildings, eventos, maratones y actividades benéficas para conectar y recargar energías.
• Talleres, capacitaciones y intercambio de conocimiento experto para seguir creciendo.
• Carrera profesional clara.
• Días libres para balance vida-trabajo.
• Horarios y modalidad de trabajo flexibles: trabaja desde cualquier lugar y organiza tu día a tu manera.