1 publicación de empleo destacada de machine learning en loreto, dif (¡Están contratando!)

Senior AI Engineer – Python / FastAPI / GenAI
Capital Empresarial Horizonte —Benito Juárez, CDMX
- $80,000 a $100,000 por mes
- Tiempo completo
- Azure
- DevOps
- Inglés
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Senior AI Engineer – Python / FastAPI / GenAI

Capital Empresarial Horizonte
Benito Juárez, CDMX

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Información del empleo

Tiempo completo
$80,000 a $100,000 por mes
Hace 1 día

Beneficios

Vales de despensa

Cualificaciones

Azure
Derecho
Kubernetes
Bases de datos relacionales
DevOps
NoSQL
Inglés
Google Cloud Platform
MongoDB
Experiencia en bases de datos
SQL
Docker
PostgreSQL
Recursos humanos
Desarrollo de software
Kafka
Experiencia en manufactura
DynamoDB
Python
MySQL

Descripción completa del empleo

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Ingeniero de Software Senior – IA Generativa y Python

Inglés conversacional obligatorio

Trabajo en esquema hibrido (3 días Home Office - 2 días en sitio)

A laborar en CDMX o GDL o QRO o MTY

Experiencia: 8+ años de experiencia profesional deseable

Inglés: C1 / Fluido

Objetivo del puesto

Buscamos un Senior Software Engineer con orientación a Backend e Inteligencia Artificial, capaz de diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones escalables utilizando Python, FastAPI, Cloud, Machine Learning y Generative AI.

La persona será responsable de construir servicios backend de alto desempeño y aplicaciones de IA generativa, participando en decisiones de arquitectura, diseño de sistemas, integración de APIs, arquitecturas RAG y sistemas multiagente.

Requisitos técnicos

Experiencia sólida en Python y FastAPI.
Experiencia en desarrollo de software y arquitectura Backend/Microservicios.
Experiencia práctica construyendo y desplegando aplicaciones de IA en producción.
Conocimientos de Machine Learning y Generative AI.
Experiencia con APIs de modelos LLM como OpenAI, Anthropic, Vertex AI, Azure OpenAI o AWS Bedrock.
Experiencia con frameworks de orquestación LLM como LangChain, LlamaIndex o LangGraph.
Experiencia desarrollando arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Conocimientos de Prompt Engineering y sistemas Multi-Agent.
Experiencia con arquitecturas de microservicios y diseño de sistemas escalables.
Conocimientos de arquitecturas orientadas a eventos utilizando Kafka, Pub/Sub o SQS.
Experiencia con bases de datos relacionales y/o NoSQL: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DynamoDB, Firestore, entre otras.
Conocimientos de Docker y Kubernetes.
Experiencia con al menos un proveedor Cloud: AWS, Azure o GCP.
Conocimientos de CI/CD, observabilidad, monitoreo y despliegues automatizados.
Deseable experiencia con GCP, Cloud Run, Vertex AI y Google Cloud Storage.
Deseable conocimiento de MLOps, model serving, feature stores y evaluación/observabilidad de LLMs.

Responsabilidades

Diseñar, desarrollar y mantener servicios backend escalables utilizando Python y FastAPI.
Diseñar e implementar arquitecturas basadas en microservicios.
Desarrollar APIs REST robustas e integrarlas con sistemas internos y externos.
Participar en decisiones de arquitectura relacionadas con escalabilidad, seguridad, disponibilidad y rendimiento.
Implementar soluciones event-driven utilizando Kafka, Pub/Sub o SQS.
Diseñar y optimizar modelos de datos en bases SQL y NoSQL.
Desarrollar y desplegar aplicaciones containerizadas utilizando Docker y plataformas Cloud/Kubernetes.
Diseñar y desarrollar soluciones Generative AI utilizando ecosistemas modernos de LLM.
Construir arquitecturas RAG de nivel productivo, incluyendo pipelines de recuperación y bases de datos vectoriales.
Implementar orquestación de LLM mediante LangChain, LlamaIndex y/o LangGraph.
Diseñar estrategias de Prompt Engineering para mejorar precisión, rendimiento y confiabilidad.
Desarrollar soluciones de AI Agents / Multi-Agent Systems.
Integrar modelos y servicios de IA de terceros.
Implementar mecanismos de evaluación, observabilidad, tracing y monitoreo de aplicaciones LLM.
Optimizar latencia, throughput y costos de inferencia.
Participar en el diseño y mantenimiento de pipelines CI/CD.
Resolver incidentes y problemas de producción, mejorando la confiabilidad de las plataformas.
Traducir requerimientos de negocio ambiguos en soluciones técnicas escalables.
Elaborar PRDs, Technical Design Documents y RFCs.
Realizar code reviews y promover buenas prácticas de ingeniería.
Dar mentoría a desarrolladores junior.
Colaborar con equipos de Product, Data Science, ML Engineering y DevOps.

Ofrecemos:

Horario de Oficina
Esquema 100% nomina
Sueldo: de hasta $100,000 MXN brutos mensuales.
Prestaciones de Ley
Prestaciones superiores (SGMM familiar, SV 1 millón, Vales de despensa, 30 días de aguinaldo, PTU)

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