México
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Azumo
Ingeniero/a de IA - IA Generativa y Agentes
RemotoMéxico
Mexico
PythonAWSDockerGoTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Posición de este rol
Azumo crea y opera sistemas de IA en producción para empresas que van desde startups en fase inicial hasta Meta. Estamos contratando un/a Ingeniero/a de IA para que se encargue de lo que hacen esos sistemas una vez que están en funcionamiento: pipelines de recuperación, agentes que utilizan herramientas, marcos de evaluación y las salvaguardas que los mantienen fiables ante usuarios reales.
El puesto es completamente remoto en Latinoamérica, alineado con la jornada laboral de tu cliente. No construirás demos. Azumo ha lanzado IA en producción desde 2016, y el trabajo aquí comienza donde termina el prototipo, haciendo que un sistema sea fiable, medible y asequible para ponerlo a disposición de los clientes.
La organización de ingeniería de Azumo está construida en torno a cuatro áreas. El área de Ingeniero/a de Datos se encarga de los pipelines, el almacenamiento y la capa de recuperación. El área de Científico/a de Datos se encarga de la pregunta y el método. El área de Ingeniero/a de Software se encarga de la entrega de productos aumentados por IA. Este rol es el área de Ingeniero/a de IA y se encarga del comportamiento en producción.
Una pregunta marca el límite: cuando la salida es incorrecta, ¿de quién es el problema? "El método era inapropiado" es una pregunta para un/a Científico/a de Datos. "El sistema hizo algo incorrecto con un método apropiado" es tuya.
Qué construirás
- Sistemas de recuperación. Pipelines de fragmentación y incrustación, búsqueda híbrida, reclasificación y evaluación de la calidad de la recuperación, construidos sobre pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS o Azure AI Search.
- Flujos de trabajo de agentes. Ejecución multietapa con estado, llamadas a herramientas, servidores MCP, aplicación de salida estructurada, gestión de la ventana de contexto, fallos deterministas y puertas de intervención humana para las decisiones que lo requieran.
- Evaluación. Conjuntos de pruebas que reflejan la decisión que el sistema está tomando realmente, puntuación modelo-como-juez, seguimiento de regresiones en cambios de prompts y modelos, y análisis honesto de errores. Si un cambio mejoró el sistema, deberías poder demostrarlo.
- Fiabilidad y seguridad. Defensa contra inyecciones de prompts, validación de salidas, salvaguardas, manejo de PII y degradación elegante cuando falla un modelo o una llamada a una herramienta.
- Operación en producción. Despliegue en contenedores en Azure o AWS, CI/CD, observabilidad y presupuestos explícitos de latencia, coste y tokens que tú gestionas en lugar de descubrir después de la factura.
- Trabajar dentro del entorno del cliente. Sus repositorios, sus reuniones diarias (standups), a veces sus llamadas con clientes. Azumo tiene certificación SOC 2, el código del cliente permanece en los repositorios del cliente y algunos encargos conllevan requisitos adicionales como HIPAA.
Cómo trabajamos
Nuestros ingenieros crean con IA todos los días. Claude Code, Codex y herramientas similares forman parte de la cadena de herramientas estándar aquí, no son un experimento. Ejecutamos una auditoría automatizada en toda la base de código el primer día y todos los días posteriores, calificando los hallazgos de seguridad, coste y arquitectura por severidad con el archivo y la línea exactos, para que un equipo pequeño pueda moverse rápidamente sin que la calidad decaiga. Nos mantenemos neutrales en cuanto a proveedores entre modelos de OpenAI, Anthropic y de peso abierto, y ejecutamos Valkyrie, nuestra propia capa de producción, cuando una interfaz única para cualquier modelo es la opción correcta.
Inscríbete en azumo.com/join-our-team o escríbenos a people@azumo.com.
Sobre Azumo
Azumo es una empresa de desarrollo de software con sede en San Francisco que ha estado construyendo aplicaciones inteligentes desde 2016. Proporcionamos equipos de ingeniería de IA nearshore a organizaciones que necesitan IA en producción más rápido de lo que pueden contratar: como equipo de ingeniería integrado, como aumento de personal de IA junto a un equipo existente, o como una creación completa de proyectos. Nuestros ingenieros trabajan desde Latinoamérica, alineados con las zonas horarias de Estados Unidos, y han trabajado para Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth y CENTEGIX.
Contratamos por antigüedad y la probamos antes de que nadie se una a un equipo de cliente. Apoyamos a los ingenieros para que profundicen en el stack moderno de IA y les devolvemos tiempo para trabajo de código abierto, enseñanza comunitaria y filantropía.
Requisitos básicos
- 4+ años construyendo y lanzando software en producción, con un lenguaje moderno de backend (p. ej., Python) como enfoque principal, más los fundamentos de ingeniería que lo acompañan: pruebas, revisión de código, CI/CD, Git, contenedores, diseño de API y programación asíncrona.
- Experiencia demostrable en producción con sistemas basados en LLM: generación aumentada por recuperación, llamadas a funciones y herramientas, aplicación de salida estructurada y diseño de prompts como disciplina de ingeniería en lugar de prueba y error.
- Experiencia práctica con infraestructura de vectores y recuperación como pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS o Azure AI Search, incluidos los problemas de calidad de recuperación que conlleva.
- Experiencia con frameworks y herramientas de agentes: LangGraph, LangChain, CrewAI, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) o bucles de ejecución nativos de Python. Nos importa que hayas lanzado un sistema con estado y que utilice herramientas, no qué framework utilizaste.
- Has creado un conjunto de evaluación para un sistema de LLM. Diseño de conjuntos de pruebas, puntuación modelo-como-juez o equivalente, y seguimiento de regresiones con Langfuse, Ragas, LangSmith o algo que hayas escrito tú mismo. Este es el requisito que más examinamos.
- Experiencia en despliegue en la nube, preferiblemente Azure y aceptable AWS, con Docker, pipelines de CI/CD e infraestructura como código (GitHub Actions, Terraform, o Bicep).
- Disciplina de trabajo en torno a la latencia, el coste de tokens y el rendimiento. Puedes explicar cuánto cuesta ejecutar una funcionalidad y qué hiciste al respecto.
- Uso activo de herramientas de codificación asistida por IA como Claude Code, Cursor o GitHub Copilot en trabajos de entrega reales.
- Inglés claro escrito y hablado, nivel C1 o superior, y la confianza para explicar un compromiso técnico directamente a un cliente.
- Título de Grado en Informática, Ciencia de Datos o un campo relacionado, o experiencia profesional equivalente.
Cualificaciones preferidas
- Ajuste fino y adaptación de modelos de peso abierto: LoRA, QLoRA, PEFT, y una visión clara de cuándo el ajuste fino es la respuesta incorrecta.
- Inferencia y servicio autoalojados o de peso abierto, y las compensaciones de coste y latencia frente a los servicios alojados de APIs.
- Sistemas multimodales que cubren visión, voz o comprensión de documentos junto con texto.
- Trabajo de seguridad específico para sistemas de LLM: pruebas de inyección de prompts, red-teaming y saneamiento de salidas.
- Entrega bajo un régimen de cumplimiento como SOC 2 o HIPAA.
- Cargas de trabajo de inferencia en streaming, en tiempo real o de alto rendimiento.
- Contribuciones a bibliotecas de IA de código abierto, escritura técnica publicada o participación activa en la comunidad de ingeniería de IA.
- Cultura 100% remota (trabaja desde cualquier lugar de Latinoamérica)
- Tiempo libre remunerado (PTO)·
- Días festivos de EE. UU.·
- Formación y certificaciones en IA·
- Desarrollo de carrera con mentoría·
- Reparto de beneficios·
- Remuneración en $US.
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