Resumen: Nuestro cliente busca un Ingeniero de IA Full-Stack para diseñar, construir e implementar aplicaciones escalables, fiables y fáciles de usar impulsadas por inteligencia artificial, conectando la ingeniería de software con el aprendizaje automático aplicado. Aspectos destacados: 1. Conectar la ingeniería de software con el aprendizaje automático aplicado 2. Diseñar, construir e implementar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial 3. Capacidad para construir prototipos y escalarlos a sistemas de producción **Título del puesto:** Ingeniero de IA Full\-Stack **Tipo de puesto:** Tiempo completo, remoto **Horario laboral:** Horario comercial estadounidense (con flexibilidad para implementaciones de modelos, ciclos experimentales y cronogramas de sprints) **Acerca del puesto:** Nuestro cliente busca un Ingeniero de IA Full-Stack para diseñar, construir e implementar aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial. Este puesto requiere conectar la ingeniería de software con el aprendizaje automático aplicado, garantizando que los modelos se integren en sistemas de producción escalables, fiables y fáciles de usar. El Ingeniero de IA Full-Stack combina servicios back-end, interfaces front-end y pipelines de aprendizaje automático para ofrecer soluciones prácticas de IA orientadas al negocio. **Responsabilidades:** Integración de modelos de IA: * + Implementar modelos preentrenados y ajustados finamente de ML/LLM (OpenAI, Hugging Face, TensorFlow, PyTorch). + Envolver modelos en APIs (FastAPI, Flask, Node.js) para inferencia escalable. + Implementar integraciones de búsqueda vectorial (Pinecone, Weaviate, FAISS) para generación aumentada mediante recuperación (RAG). Ingeniería de datos y pipelines: * + Construir pipelines ETL para la ingesta, limpieza y transformación de datos textuales, de imagen o estructurados. + Automatizar el etiquetado, preprocesamiento y versionado de datos con Airflow, Prefect o Dagster. + Almacenar y gestionar conjuntos de datos en almacenes de datos en la nube (Snowflake, BigQuery, Redshift). Desarrollo de aplicaciones (Full-Stack): * + Construir interfaces de usuario front-end en React, Next.js o Vue para exponer funciones impulsadas por IA (chatbots, paneles de control, análisis). + Diseñar servicios back-end y microservicios para conectar modelos con la lógica empresarial. + Garantizar interfaces responsivas, intuitivas y seguras para los usuarios finales. Infraestructura e implementación: * + Contenerizar servicios de ML con Docker e implementarlos en clústeres de Kubernetes. + Automatizar pipelines CI/CD para actualizaciones de modelos y lanzamientos de aplicaciones. + Supervisar latencia, costos y desviación de modelos con MLflow, Weights \& Biases o paneles personalizados. Seguridad y cumplimiento: * + Asegurar que los sistemas de IA cumplan con las normas de privacidad de datos (GDPR, HIPAA, SOC 2\). + Implementar limitación de tasas, control de acceso y puntos finales de API seguros. Colaboración e iteración: * + Trabajar con científicos de datos para llevar prototipos a producción. + Colaborar con equipos de producto para definir funciones de IA alineadas con las necesidades empresariales. + Documentar sistemas para garantizar su reproducibilidad y transferencia de conocimiento. **¿Qué te convierte en el candidato ideal?:** * Programador sólido con fundamentos tanto en desarrollo full-stack como en ML/IA aplicada. * Capacidad para construir prototipos y escalarlos a sistemas de calidad productiva. * Resolvedor de problemas analítico que equilibra rendimiento, costo y usabilidad. * Curioso y adaptable, manteniéndose actualizado con las nuevas herramientas y marcos de IA/LLM. **Experiencia y habilidades requeridas (mínimo):** * 3\+ años en ingeniería de software con exposición a IA/ML. * Competencia en Python (PyTorch, TensorFlow) y JavaScript/TypeScript (React, Node.js). * Experiencia implementando modelos de ML en sistemas de producción. * Conocimientos sólidos de SQL y experiencia con almacenes de datos en la nube. **Experiencia y habilidades ideales:** * Haber construido y escalado productos SaaS impulsados por IA. * Experiencia en ajuste fino de LLM, incrustaciones (embeddings) y pipelines RAG. * Conocimiento de prácticas MLOps (Kubeflow, MLflow, Vertex AI, SageMaker). * Familiaridad con microservicios, arquitecturas sin servidor y procesamiento de inferencia optimizado en costos. **¿Cómo es un día típico?** El día a día de un Ingeniero de IA Full-Stack gira en torno a conectar modelos con aplicaciones del mundo real. Realizarás lo siguiente: * Revisar y refinar APIs de modelos, probando latencia y precisión. * Escribir código front-end para exponer funciones de IA en interfaces fáciles de usar. * Mantener pipelines que limpian y preparan nuevos conjuntos de datos para entrenamiento o ajuste fino. * Implementar actualizaciones mediante pipelines CI/CD, supervisando costos y rendimiento tras su lanzamiento. * Colaborar con los equipos de producto y ciencia de datos para priorizar funciones de IA que resuelvan problemas reales de los usuarios. * Documentar flujos de trabajo y resultados para garantizar que las soluciones sean repetibles y escalables. En esencia: aseguras que la IA pase del prototipo a la producción —fiable, conforme y con impacto. **Métricas clave de éxito (KPI):** * Implementación exitosa de funciones de IA en producción según el cronograma. * Tiempo de actividad de la aplicación del 99\.9 % y latencia de inferencia \< 500 ms para puntos finales clave. * Reducción de flujos de trabajo manuales sustituidos por funciones de IA. * Rendimiento del modelo supervisado y estable (precisión, desviación, falsos positivos/negativos). * Adopción y satisfacción positivas de los usuarios respecto a las funciones impulsadas por IA. **Proceso de entrevista:** * Entrevista telefónica inicial * Entrevista por video con reclutador de Pavago * Evaluación técnica (por ejemplo, implementar un pequeño modelo de ML con puntos finales de API e integración básica front-end) * Entrevista(s) con el equipo de ingeniería del cliente * Oferta y verificación de antecedentes