Resumen: Buscamos un Ingeniero de IA (Backend) para 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 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 Estamos buscando 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 un fuerte 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 del flujo de trabajo y la fiabilidad del sistema * Aprovechar los servicios en la nube, con especial atención a 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 en Python, especialmente con 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 estrategias de orquestación para LLM * Habilidades para mitigar los desafíos asociados a los 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 * Dominio del idioma inglés a nivel B2 o superior, tanto escrito como hablado **Deseable** * Experiencia con flujos de trabajo agentes para la automatización avanzada de procesos de IA * Conocimiento del Protocolo de Contexto de Modelo para apoyar la interoperabilidad entre modelos