Desarrollador Senior de IA Especializado en LLM para Aplicaciones Bioinformáticas

Se busca un Desarrollador de IA sénior o de alto nivel con un fuerte enfoque en LLM y flujos de trabajo de agencia para unirse al equipo. En este puesto, será clave en la integración de funciones basadas en LLM en aplicaciones bioinformáticas, trabajando tanto en la exploración de prototipos como en implementaciones de producción escalables.

Se están desarrollando herramientas que ayudan a los científicos a extraer, explorar y razonar sobre datos biológicos complejos, y se necesita a alguien apasionado por la IA y motivado para aportar valor real a las ciencias de la vida. 

Responsabilidades:

• Diseñar e implementar funciones basadas en LLM utilizando herramientas de IA modernas, incluidos flujos de trabajo RAG y agentic.
  
• Trabajar en todo el ciclo de vida de la IA, desde la creación rápida de prototipos hasta la producción, validando ideas y garantizando el rendimiento en el mundo real.
  
• Investigar y evaluar nuevas herramientas de IA (propietarias y OSS), recomendando aquellas con un impacto claro.
  
• Colaborar con equipos de productos, datos y bioinformática para crear soluciones de IA que sean útiles y estén alineadas científicamente.
  
• Optimizar el rendimiento del modelo en producción: latencia, calidad de salida, uso de tokens, robustez.
  

Requisitos:

• Más de 6 años de desarrollo de software con sólidos fundamentos en ciencias de la computación (algoritmos, estructuras de datos).
  
• Excelentes habilidades en Python y conocimiento práctico de Java para tareas de integración.
  
• Experiencia práctica con API LLM (por ejemplo, OpenAI, Anthropic) y marcos de orquestación (por ejemplo, LangChain, LlamaIndex), incluso en producción.
  
• Experiencia con canales de recuperación y bases de datos vectoriales para búsqueda semántica en flujos de trabajo LLM.
  
• Conocimiento de flujos de trabajo de agencia e ingeniería rápida, incluidas técnicas de refinamiento iterativo.
  
• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración en equipo.
• Inglés fluido, escrito y hablado.

Deseables:

• Capacidad para evaluar e integrar modelos/herramientas de código abierto.
  
• Experiencia con el servicio y ajuste de modelos (por ejemplo, vLLM, TGI, Triton).
  
• Familiaridad con LLMOps y prácticas de observabilidad.
  
• Exposición a la bioinformática o conjuntos de datos biológicos reales.
  
• Experiencia en frontend (por ejemplo, React) es una ventaja.