Resumen: Únase como Ingeniero de IA (Backend) para construir, implementar y dar soporte a sistemas robustos de backend impulsados por IA, con énfasis en la integración de las API de OpenAI y la colaboración con los equipos de ciencia de datos y DevOps. Aspectos destacados: 1. Construir e implementar sistemas robustos de backend impulsados por IA 2. Integrar las API de OpenAI en entornos en vivo 3. Colaborar con los equipos de ciencia de datos y DevOps Estamos buscando un Ingeniero de IA (Backend) para que se una a nuestra organización. En este puesto, será responsable de construir, implementar y dar soporte a sistemas robustos de backend impulsados por IA, con un fuerte énfasis en la integración de las API de OpenAI en entornos en vivo. Trabajará junto con especialistas en ciencia de datos, DevOps y nube para automatizar la implementación, 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 modelos de lenguaje de gran tamaño (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 del flujo de trabajo y la fiabilidad del sistema * Aprovechar los servicios en la nube, con especial atención a Azure, para alojar y ampliar las 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 la ingeniería de indicaciones (prompt engineering) y de las estrategias de orquestación para LLM * Habilidades para mitigar los desafíos asociados a los LLM, tales como latencia, eficiencia de costos, reintentos y mecanismos alternativos * 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