Se requiere inglés: la oferta original está publicada en inglés.
Estamos construyendo un nuevo producto en el sector de tecnología inmobiliaria y buscamos un Senior AI Engineer que se una a nuestro equipo fundador de IA. Ayudarás a convertir ideas de IA generativa en funcionalidades listas para producción, diseñarás la arquitectura de agentes impulsados por IA y los pondrás en producción, e influirás en la dirección técnica a largo plazo de nuestra hoja de ruta de IA. Trabajarás de cerca con nuestro stack de producto actual (Ruby on Rails + React) y aprovecharás la infraestructura de IA de AWS para entregar sistemas escalables, seguros y de alto rendimiento.
Responsabilidades
Desarrollo de agentes de IA
- Diseñar, construir y mantener agentes de IA inteligentes, autónomos o conversacionales para automatizar flujos de trabajo y mejorar la productividad de los usuarios.
- Implementar patrones agénticos y orquestación para casos de uso reales del producto.
Desarrollo de sistemas de IA/ML (de punta a punta)
- Diseñar la arquitectura, desarrollar y mantener sistemas de IA escalables de punta a punta y aplicaciones de IA generativa usando servicios de IA de AWS y frameworks de código abierto.
- Hacerte cargo del ciclo de vida de la IA, desde el concepto y el diseño hasta el despliegue, el monitoreo y la iteración.
Integración full-stack
- Trabajar junto a ingenieros de backend (Ruby on Rails) y frontend (React) para integrar capacidades impulsadas por IA en la experiencia central del producto.
- Construir APIs/servicios que soporten funcionalidades de IA confiables y una excelente experiencia de usuario.
Gestión de pipelines de datos
- Desarrollar y gestionar pipelines robustos para la ingesta, el procesamiento y la transformación de conjuntos de datos inmobiliarios que soporten el entrenamiento y la inferencia de modelos.
- Asegurar la calidad, el linaje y la consistencia de los datos en todos los flujos de trabajo.
Monitoreo y optimización del rendimiento
- Monitorear y optimizar los modelos, agentes y APIs desplegados en cuanto a confiabilidad, precisión, latencia y eficiencia de costos.
- Establecer buenas prácticas de observabilidad y seguimiento del rendimiento.
Colaboración y liderazgo técnico
- Colaborar de cerca con los equipos de producto, datos e ingeniería para definir requisitos, validar soluciones y promover buenas prácticas de IA.
- Contribuir a los estándares de código, ser mentor de tus compañeros y ayudar a definir la hoja de ruta técnica de IA a largo plazo.
Innovación e investigación aplicada
- Evaluar y aplicar nuevas tecnologías en LLMs, generación aumentada por recuperación (RAG) e IA agéntica para resolver problemas complejos.
