Senior Applied AI Engineer
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Job Description
Applied AI Engineer integrating AI into logistics platform for LATAM. Designing and building end-to-end AI systems with a focus on operational decision-making.
Responsibilities:
- Diseñar y construir sistemas de IA en producción que resuelven problemas reales de negocio, end-to-end: desde discovery hasta operación.
- Trabajar con producto y operaciones para traducir problemas ambiguos en soluciones acotadas, medibles y mantenibles.
- Construir pipelines de datos que alimentan tanto modelos como superficies de producto.
- Diseñar sistemas de evaluación rigurosos: cómo medimos calidad, cómo detectamos regresiones, cómo decidimos cuándo algo está listo para shippear.
- Integrar LLMs en producción con todos los retos que eso implica: prompt engineering serio, tool use, manejo de costos y latencia, control de calidad de outputs.
- Tomar decisiones técnicas sobre qué tipo de solución aplicar a cada problema. No todo necesita un LLM, no todo necesita ML, y parte del rol es saber distinguir.
- Diseñar e implementar las salvaguardas de seguridad del sistema: límites de autonomía, aprobaciones humanas, aislamiento entre clientes, auditoría.
- Colaborar con el equipo de backend para definir contratos e integraciones limpias entre servicios.
- Mentorear a otros ingenieros en prácticas de IA aplicada conforme el equipo crezca (responsabilidad creciente con el nivel de seniority).
Requirements:
- Inglés B2 o superior.
- +6 años de experiencia total, con más de 3 años trabajando en sistemas de ML/IA en entornos productivos.
- +4 años de experiencia en ingeniería de software, incluyendo al menos 2 años desarrollando y manteniendo sistemas de Machine Learning o IA en producción (más allá de notebooks o pruebas de concepto).
- Experiencia práctica construyendo sistemas con LLMs en producción: prompt engineering serio, function calling / tool use, RAG, manejo de costos y latencia, evaluación de outputs.
- Sólido conocimiento de al menos un lenguaje fuerte para sistemas de IA — Python es el más común, pero también consideramos perfiles fuertes en Go, Rust o TypeScript/Node siempre que tengas experiencia construyendo sistemas de ML/IA productivos en ese stack.
- Experiencia con al menos un framework de ML (PyTorch, scikit-learn, JAX, o equivalente).
- Capacidad de tomar un problema de producto ambiguo y traducirlo en un sistema de IA acotado, medible y mantenible.
- Mentalidad de evaluación primero: sabes que un sistema de IA sin métricas no es un sistema, es una apuesta.
- Experiencia diseñando pipelines de datos a escala (sistemas de mensajería event-driven, procesamiento batch, o equivalente).
- Has liderado al menos un sistema de IA end-to-end en producción, desde discovery hasta operación.
- Experiencia con observabilidad de sistemas de IA: tracing distribuido, métricas de calidad, detección de drift.
- Capacidad demostrada para influir en decisiones arquitectónicas que cruzan equipos.
- Experiencia evaluando y eligiendo entre modelos, proveedores, y arquitecturas (cuándo fine-tuning vs prompting vs modelo clásico, cuándo un proveedor comercial vs open source, cuándo agentes vs pipelines).
- Mentoría formal de otros ingenieros de IA y definición de prácticas de equipo.
- Capacidad para comunicar trade-offs técnicos a audiencias técnicas y no técnicas, en español e inglés.
Benefits:
- Misión a nivel regional: lograr que los negocios de LATAM se despreocupen de su logística.
- Ubicación: Argentina, Colombia, México, Venezuela, Panamá, Perú.
- Esquema: 100% remoto.
- Horario: Lunes a Viernes 8:00 a 17:00 CST (México).
- Con flexibilidad de horario cuando haya nuevos releases.
- Crecimiento y desarrollo profesional.
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