Ingeniero Senior de Software Especializado en Inteligencia Artificial Multimodal

La posición está orientada al desarrollo de productos y sistemas de inteligencia artificial multimodal, aplicando tecnologías de última generación en texto, imagen, voz y video. El objetivo es impulsar soluciones confiables, eficientes e integradas en entornos reales, trabajando en colaboración con equipos técnicos y de producto.

Responsabilidades:

• Desarrollar y lanzar productos y sistemas de IA multimodal confiables y de alto rendimiento que integren texto, imagen, voz y video.
  
• Implementar sistemas de IA agentic utilizando herramientas como servidores MCP y API.
  
• Crear aplicaciones de software impulsadas por IA de extremo a extremo que integren modelos de lenguaje grande (LLM) y canales de recuperación-generación aumentada (RAG).
  
• Integrar soluciones de IA en los entornos y flujos de trabajo existentes, garantizando un funcionamiento sin problemas y la optimización del rendimiento.
  
• Realizar investigaciones sobre los últimos desarrollos de IA y aplicarlos para mejorar los sistemas actuales.
  
• Orientar técnicamente a los miembros del equipo en el pensamiento de producto y contribuir al fomento de una cultura de aprendizaje continuo.
  
• Colaborar con los equipos multifuncionales para comprender los requisitos y ofrecer soluciones de IA innovadoras.
  

Requisitos:

• Más de 6 años de experiencia en ingeniería de software, incluyendo experiencia como líder, idealmente en ingeniería de software enfocada en productos full stack o backend.
  
• Experiencia práctica demostrada (más de 3 años) utilizando tecnologías Gen AI/LLM en producción (por ejemplo, LLM, bases de datos vectoriales, RAG, agentes de IA), así como técnicas de ingeniería rápida.
  
• Competencia en desarrollo backend con Python, utilizando frameworks como FastAPI o Flask, así como experiencia en arquitectura de microservicios y arquitectura basada en eventos (por ejemplo, Kafka, SSE, WebSocket).
  
• Experiencia práctica desarrollando, implementando y escalando sistemas RAG y agentes de IA en entornos de producción.
  
• Experiencia demostrada en la implementación e integración de soluciones de IA en los entornos existentes.
  
• Conocimiento de LLMOps, pipelines de CI/CD y contenedorización (Docker, Kubernetes).
  
• Habilidades de resolución de problemas, junto con excelentes capacidades de comunicación y documentación.
  
• Capacidad para colaborar con los equipos multifuncionales.