Resumen: Buscamos un Ingeniero Senior de IA (Backend) para diseñar, implementar y mantener aplicaciones de backend escalables impulsadas por IA, integrando las API de OpenAI en entornos de producción. Aspectos destacados: 1. Diseñar e implementar aplicaciones de backend escalables impulsadas por IA 2. Integrar y gestionar soluciones basadas en modelos de lenguaje grande (LLM) dentro de entornos en la nube 3. Colaborar con los equipos de ciencia de datos, DevOps y nube Buscamos un **Ingeniero Senior de IA (Backend)** para unirse a nuestro equipo. Como Ingeniero de IA Generativa (GenAI), usted diseñará, implementará y mantendrá aplicaciones de backend escalables impulsadas por IA, centrándose en la integración fluida de las API de OpenAI en sistemas de producción. Colaborará con los equipos de ciencia de datos, DevOps y nube para automatizar la implementación, supervisión y optimización de flujos de trabajo impulsados por IA. **Responsabilidades** * Desarrollar y mejorar servicios de backend para aplicaciones de IA y modelos de lenguaje grande (LLM) * Integrar, escalar y gestionar soluciones basadas en LLM dentro de entornos en la nube * Implementar canalizaciones de CI/CD para automatizar los procesos de implementación * Supervisar y ajustar finamente los servicios de IA para lograr un rendimiento óptimo * Configurar observabilidad y registro (logging) para rastrear el rendimiento de las API de LLM * Colaborar con los equipos de DevOps y de ciencia de datos/IA para agilizar los flujos de trabajo y aumentar la confiabilidad del sistema * Utilizar plataformas en la nube (con preferencia por Azure) para alojar y escalar aplicaciones de IA * Construir API y microservicios para habilitar funciones impulsadas por IA **Requisitos** * Mínimo 3 años de experiencia como Ingeniero de IA especializado en backend * Conocimientos avanzados de desarrollo de backend en Python, especialmente con FastAPI * Experiencia integrando y operando API de LLM (como OpenAI) en entornos de producción * Conocimiento de ingeniería de prompts y patrones de orquestación para LLM * Capacidad para abordar las limitaciones de los LLM, incluida la gestión de latencia, control de costos, reintentos y estrategias alternativas (fallback) * Experiencia diseñando arquitecturas de backend para API escalables impulsadas por LLM * Competencia con bases de datos SQL y NoSQL, así como tecnologías como Redis y Kafka * Experiencia práctica con Databricks para procesamiento y análisis de datos * Familiaridad con el Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol, MCP) para la integración y gestión de modelos * Dominio fluido del inglés (escrito y hablado) al nivel B2 o superior **Deseable** * Experiencia con flujos de trabajo basados en agentes (agentic workflows) para automatización y orquestación avanzada de IA * Comprensión del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para mejorar la interoperabilidad entre modelos