Full-Stack AI Engineer
Pavago
Remoto
hace 1 mes
A convenirDirecto de la empresa
Buscamos un Ingeniero Fullstack Semi Senior para diseñar y construir soluciones full-stack impulsadas por IA, con foco en sistemas de IA agentiva y machine learning, servicios backend en C#/.NET y Python, frontends modernos de JavaScript e integración en la nube de Azure.
Si te copa la IA y querés meter mano en sistemas agentivos y machine learning, este puesto remoto es para vos. Vas a diseñar y construir soluciones full-stack con .NET, Python y Azure, ideal para quienes buscan desafíos tecnológicos y crecimiento.
Buscamos un Ingeniero Fullstack Ssr. Semi-Senior para diseñar y construir soluciones fullstack impulsadas por IA. Este rol se enfoca en sistemas de IA agentiva y machine learning, servicios backend en C# /.NET y Python, frontends modernos de JavaScript e integración con la nube de Azure. La posición ofrece trabajo práctico con orquestación multiagente, pipelines RAG y despliegues empresariales de Copilot. El rol es ideal para un ingeniero que equilibra la entrega pragmática con la arquitectura escalable, documenta las decisiones claramente y colabora con equipos de ciencia de datos y producto. Responsabilidades: - Diseñar e implementar sistemas de IA multiagente utilizando frameworks como LangChain, AutoGen y CrewAI. - Construir pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) con bases de datos vectoriales como Pinecone o Weaviate. - Implementar patrones de orquestación de agentes y protocolos de comunicación inter-agentes para flujos de trabajo de IA distribuidos. - Desarrollar flujos de trabajo de ajuste fino de LLM y optimizar la ingeniería de prompts para uso en producción. - Diseñar y desplegar soluciones de Microsoft Copilot Foundry con bases de conocimiento personalizadas y flujos de trabajo de integración. - Desarrollar servicios backend usando C# /.NET (ASP.NET Core, Entity Framework, SignalR, Minimal APIs) y Python (FastAPI, Django, Flask). - Implementar microservicios y despliegues contenerizados usando Docker y arquitecturas orientadas a eventos con Azure Service Bus o RabbitMQ. - Integrar servicios de Azure, incluyendo Azure Functions, Azure Logic Apps, Azure Cognitive Services, Azure OpenAI Service y Azure Data Factory. - Construir y mantener pipelines de CI/CD e infraestructura como código usando Azure DevOps, ARM/Bicep o Terraform. - Mentorear a desarrolladores junior, documentar decisiones de arquitectura y colaborar con gerentes de producto y científicos de datos. - Equilibrar la deuda técnica con la entrega de funcionalidades, considerando escalabilidad, mantenibilidad, calidad del código, pruebas y documentación. - Implementar monitoreo y observabilidad usando Application Insights. - Aplicar la gestión del flujo de trabajo de Git y estrategias de branching en entornos de desarrollo colaborativo. Requisitos: - Experiencia comprobada en el diseño e implementación de sistemas de IA multiagente y pipelines RAG usando LangChain, AutoGen o CrewAI. - Experiencia práctica con bases de datos vectoriales como Pinecone o Weaviate. - Experiencia con ajuste fino de LLM y optimización de ingeniería de prompts. - Experiencia en el desarrollo de motores de decisión impulsados por IA o sistemas de ejecución de tareas autónomas. - Frameworks de JavaScript: Dominio de frameworks modernos de JavaScript (ej. React, Angular, Vue.js) para desarrollar aplicaciones frontend dinámicas y responsivas. - Sólida experiencia en desarrollo backend con C# /.NET (ASP.NET Core, Entity Framework, SignalR, Minimal APIs). - Conocimiento básico de Python y familiaridad con bibliotecas comunes de backend o de datos/ML como FastAPI, Django, Flask, Pandas, NumPy o Scikit-learn. - Experiencia en la construcción de microservicios, contenerización con Docker e implementación de arquitecturas orientadas a eventos (Azure Service Bus, RabbitMQ). - Familiaridad con servicios de la plataforma Azure: Azure Functions, Azure Logic Apps, Azure Cognitive Services, Azure OpenAI Service y Azure Data Factory. - Experiencia con Azure DevOps para CI/CD y configuración de pipelines YAML. - Experiencia con Infraestructura como Código usando plantillas ARM, Bicep o Terraform. - Sólido enfoque en la resolución de problemas, capacidad para traducir conceptos de IA en términos de negocio y experiencia en la documentación de arquitectura y trade-offs. - Experiencia con herramientas de monitoreo y observabilidad, especialmente Application Insights. - Experiencia con gestión de flujo de trabajo de Git y estrategias de branching. - Capacidad para comprender los requisitos del negocio antes de saltar a soluciones técnicas y abogar por enfoques MVP con mejora iterativa. - Fuertes habilidades de colaboración con científicos de datos, gerentes de producto, stakeholders de negocio y equipos multifuncionales. - Compromiso con la calidad del código, pruebas, documentación adecuada, escalabilidad y mantenibilidad. - Interés en mantenerse actualizado con el panorama de IA/ML en rápida evolución.