Ingeniero Full-Stack especializado en IA (LLMs, Productos de IA) para trabajar de forma remota en horario comercial de EE. UU. Se requiere experiencia en desarrollo full-stack, integración de IA/ML, infraestructura escalable y desarrollo de productos orientados al usuario.
Aplicá si te apasiona desarrollar aplicaciones de IA escalables y listas para producción en un entorno remoto.
Full-Stack AI Engineer (LLMs, AI Products, Full-Stack Development) Full-Time Remote | U.S. Business Hours Acerca del rol Estamos buscando un Full-Stack AI Engineer altamente técnico y enfocado en la ejecución para construir y desplegar aplicaciones impulsadas por IA listas para producción. Este no es un rol de investigación exclusiva en IA. Usted unirá: ingeniería de software full-stack, integración de IA/ML, infraestructura escalable y desarrollo de productos orientados al usuario para convertir prototipos de IA en aplicaciones confiables y del mundo real. Usted trabajará en: sistemas backend, interfaces frontend, pipelines de IA, APIs, bases de datos vectoriales y infraestructura en la nube para entregar productos de IA que sean escalables, seguros y fáciles de usar. Si disfruta: construyendo productos SaaS impulsados por IA, integrando LLMs en sistemas de producción y poseyendo sistemas de extremo a extremo, este rol es una excelente opción. Qué poseerá - Integración de modelos de IA y aplicaciones LLM - Desplegar e integrar: - Modelos de OpenAI - Modelos de Hugging Face - LLMs ajustados - Modelos de PyTorch / TensorFlow - Construir APIs de inferencia escalables utilizando: - FastAPI - Flask - Node.js - Desarrollar: - Copilotos de IA - Chatbots - Asistentes de IA - Flujos de trabajo inteligentes - Implementar: - Embeddings - Búsqueda vectorial - Pipelines RAG - Sistemas de recuperación semántica - Trabajar con: - Pinecone - Weaviate - FAISS (bibliotecas de bases de datos vectoriales) ⚙️ Ingeniería de datos y pipelines de IA - Construir pipelines ETL/ELT para: - Datos de texto - Datos de imagen - Conjuntos de datos estructurados - Automatizar: - Preprocesamiento - Etiquetado - Transformaciones - Versionado - Orquestar flujos de trabajo utilizando: - Airflow - Prefect - Dagster - Administrar conjuntos de datos dentro de: - Snowflake - BigQuery - Redshift 💻 Desarrollo de aplicaciones full-stack - Construir interfaces modernas de frontend utilizando: - React - Next.js - Vue - Desarrollar experiencias de usuario impulsadas por IA que incluyen: - Paneles - Asistentes - Herramientas de análisis - Flujos de trabajo de IA - Diseñar servicios backend y microservicios - Conectar sistemas de IA con lógica de negocio y APIs - Asegurar que las aplicaciones sean: - Responsivas - Escalables - Seguras - Listas para producción ☁️ Infraestructura, despliegue y MLOps - Contener aplicaciones con Docker - Desplegar servicios en entornos de Kubernetes - Construir pipelines CI/CD para: - Lanzamientos de aplicaciones - Despliegues de modelos - Actualizaciones de infraestructura - Monitorear: - Latencia - Costo - Tiempo de actividad - Deriva del modelo - Utilizar herramientas como: - MLflow - Weights & Biases - Vertex AI - SageMaker - Kubeflow 🔒 Seguridad y confiabilidad - Implementar: - APIs seguras - Autenticación - Permisos - Controles de acceso - Limitación de velocidad - Asegurar el cumplimiento con: - GDPR - HIPAA - SOC 2 - Construir sistemas de IA confiables y tolerantes a fallas 🤝 Colaboración y desarrollo de productos - Trabajar en estrecha colaboración con: - Equipos de producto - Científicos de datos - Equipos de ingeniería - Convertir prototipos de IA en sistemas escalables - Traducir ideas de producto en características prácticas impulsadas por IA - Documentar sistemas para reproducibilidad y escalabilidad ✅ Experiencia y habilidades requeridas - 3+ años de experiencia en: - Ingeniería de software - Ingeniería de IA - Sistemas integrados de ML - Fuertes habilidades en Python: - PyTorch - TensorFlow - Herramientas de IA - Fuertes habilidades en JavaScript / TypeScript: - React - Node.js - Marcos de frontend - Experiencia desplegando modelos de IA/ML en producción - Experiencia con: - APIs - Bases de datos vectoriales - Pipelines RAG - Embeddings - Fuerte experiencia en SQL y almacenes de datos en la nube - Experiencia con Docker e infraestructura en la nube ⭐ Experiencia agradable - Desarrollo de productos SaaS impulsados por IA - Ajuste y flujos de trabajo de modelos personalizados de LLM - MLOps y gestión del ciclo de vida del modelo - Microservicios y arquitecturas sin servidor - Optimización de costos para cargas de trabajo de inferencia de IA - Experiencia con: - Vertex AI - SageMaker - Kubeflow - LangChain - Agentes de IA - Experiencia en startups o productos de alto crecimiento 🧠 Qué lo hace una buena opción - Puede pasar de prototipo a producción con confianza - Entiende profundamente tanto la ingeniería de software como los sistemas de IA - Equilibra velocidad, escalabilidad y confiabilidad - Es altamente curioso sobre las herramientas de IA emergentes - Toma posesión y ejecuta de forma independiente - Se preocupa por el impacto del producto en el mundo real, no solo por la experimentación 📅 Qué parece un día típico - Mejorar y desplegar APIs de modelos de IA - Construir experiencias de frontend para flujos de trabajo impulsados por IA - Optimizar sistemas de búsqueda y recuperación vectorial - Mantener pipelines de datos de IA e infraestructura - Monitorear latencia, costo y rendimiento del modelo - Colaborar con equipos de producto en la priorización de características de IA - Depurar problemas de producción y mejorar la confiabilidad - Documentar sistemas y flujos de trabajo de despliegue En resumen: Usted transforma las capacidades de IA en aplicaciones listas para producción escalables que resuelven problemas comerciales reales. 📊 Métricas clave para el éxito (KPIs) - Despliegues exitosos de características de IA - Uptime de la aplicación ≥ 99.9% - Latencia de inferencia bajo umbrales objetivo - Estabilidad y confiabilidad de los sistemas de IA - Reducción del trabajo operacional manual - Adopción y satisfacción del usuario de las características de IA - Escalabilidad y capacidad de mantenimiento de la infraestructura 🌟 Por qué este rol se destaca - Rol de ingeniería de producto de IA de alto impacto - Oportunidad de trabajar en aplicaciones de IA del mundo real - Propiedad a través de toda la pila técnica - Exposición fuerte a la infraestructura y herramientas modernas de LLM - Entorno de ingeniería acelerado con influencia significativa en el producto - Oportunidad de dar forma a la arquitectura de IA desde cero 🧪 Proceso de entrevista - Pantalla telefónica inicial - Entrevista de video con el reclutador de Pavago - Evaluación técnica - Entrevista(s) con el equipo de ingeniería del cliente - Oferta y verificación de antecedentes 👉 Aplicar ahora Si: - Ama construir productos impulsados por IA - Puede poseer sistemas de extremo a extremo - Entiende tanto la ingeniería full-stack como la IA aplicada - Quiere enviar experiencias de IA de grado de producción esta rol es una excelente opción para ti.