Buscamos un ingeniero de IA para integrarse al equipo, en la intersección de la ingeniería, la innovación en IA y la ejecución de la estrategia de comercialización. Este puesto es ideal para un desarrollador práctico que desee ver su trabajo impactar directamente en el crecimiento de los ingresos, la fidelización de clientes y la excelencia operativa.

Responsabilidades:

• Crear automatizaciones para realizar pronósticos, administrar el pipeline y obtener información sobre acuerdos.
  
• Desarrollar copilotos de IA para apoyar a los equipos de ventas y servicio al cliente (preparación de reuniones, notas de llamadas, manuales de renovación).
  
• Crear herramientas de autoservicio impulsadas por IA (bots de preguntas frecuentes, asistentes de incorporación, automatización del flujo de trabajo).
  
• Asociarse con el liderazgo de CS para implementar IA para la desviación de tickets y una resolución más rápida.
  
• Construir y probar rápidamente conceptos impulsados por IA.
• Evaluar e integrar modelos líderes de IA (OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral) y marcos (LangChain, LlamaIndex, DSPy, Pydantic AI).
  
• Trabajar con operaciones de ventas, operaciones de servicio al cliente y operaciones de marketing para priorizar proyectos de alto impacto.
  
• Traducir las necesidades de GTM en soluciones técnicas y entregarlas rápidamente.
  

Requisitos:

• Experiencia en ingeniería de software (Python, TypeScript, API).
  
• Experiencia con API de modelos de IA y marcos de orquestación.
  
• Conocimiento de RAG, bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, pgvector) y bases de datos de grafos (Neo4j, ArangoDB).
  
• Capacidad para crear aplicaciones internas, paneles o herramientas para usuarios no técnicos.
  
• Familiaridad con sistemas GTM (HubSpot, Zendesk, Confluence) es un plus.
  
• Conocimiento de conceptos relacionados con el ajuste fino del modelo es una ventaja.
• 3 a 6 años en ingeniería, con al menos 1 a 2 años desarrollando aplicaciones impulsadas por IA/LLM.
• Experiencia de pasar de idea al prototipo a producción en entornos de ritmo rápido.
• Exposición a SaaS, RevOps o flujos de trabajo de cara al cliente.