Resumen: Únase como Ingeniero de IA (Backend) para construir, implementar y dar soporte a sistemas robustos de backend impulsados por IA, integrando las API de OpenAI en entornos en producción. Aspectos destacados: 1. Diseñar y mejorar la infraestructura de backend para aplicaciones basadas en IA y LLM 2. Implementar, escalar y supervisar soluciones impulsadas por LLM en plataformas en la nube 3. Colaborar con los equipos de DevOps y ciencia de datos para mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo Buscamos un Ingeniero de IA (Backend) para unirse a nuestra organización. En este puesto, será responsable de construir, implementar y dar soporte a sistemas robustos de backend impulsados por IA, con especial énfasis en la integración de las API de OpenAI en entornos en producción. Trabajará junto con especialistas en ciencia de datos, DevOps y nube para automatizar las implementaciones, supervisar la salud del sistema y optimizar los procesos impulsados por IA. **Responsabilidades** * Diseñar y mejorar la infraestructura de backend para aplicaciones basadas en IA y LLM * Implementar, escalar y supervisar soluciones impulsadas por LLM en plataformas en la nube * Crear y mantener canalizaciones CI/CD para agilizar las actividades de implementación * Supervisar el rendimiento y la fiabilidad de los servicios de IA, realizando los ajustes necesarios * Establecer marcos de observabilidad y registro para supervisar el uso y el rendimiento de las API de LLM * Colaborar con los equipos de DevOps y ciencia de datos para mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo y la fiabilidad del sistema * Aprovechar los servicios en la nube, centrándose especialmente en Azure, para alojar y ampliar soluciones de IA * Desarrollar API y microservicios para ofrecer funcionalidades de IA **Requisitos** * Al menos 2 años de experiencia como Ingeniero de IA de backend * Conocimientos sólidos en desarrollo de backend con Python, especialmente utilizando FastAPI * Experiencia previa en la integración y gestión de API de LLM (como OpenAI) en entornos productivos * Comprensión de las estrategias de ingeniería de indicaciones (prompt engineering) y orquestación para LLM * Habilidades para mitigar desafíos relacionados con LLM, tales como latencia, eficiencia de costos, reintentos y mecanismos de respaldo * Experiencia en la arquitectura de sistemas de backend escalables para API basadas en LLM * Conocimientos prácticos de bases de datos SQL y NoSQL, incluidas Redis y Kafka * Experiencia práctica con Databricks para ingeniería y análisis de datos * Conocimiento del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la gestión e integración de modelos * Competencia en inglés a nivel B2 o superior, tanto escrito como hablado **Deseable** * Exposición a flujos de trabajo basados en agentes para la automatización avanzada de procesos de IA * Conocimiento del Protocolo de Contexto de Modelo para apoyar la interoperabilidad entre modelos