Mexique
Concesionaria Vuela Compañía de Aviación S.A.P.I
Azumo
Ingénieur IA - IA Générative et Agents
À distanceMexique
Mexico
PythonAWSDockerGoTerraform
Traduction automatique. Consultez l’original.
Positionnement de ce rôle
Azumo conçoit et exploite des systèmes d'IA en production pour des entreprises allant des startups en phase d'amorçage à Meta. Nous recherchons un Ingénieur IA pour gérer le fonctionnement de ces systèmes une fois qu'ils sont opérationnels : pipelines de récupération, agents utilisant des outils, cadres d'évaluation et garde-fous qui les rendent fiables devant de vrais utilisateurs.
Le poste est entièrement à distance en Amérique Latine, aligné sur la journée de travail de votre client. Vous ne construirez pas de démos. Azumo livre de l'IA en production depuis 2016, et le travail ici commence là où le prototype s'arrête, rendant un système fiable, mesurable et abordable pour le mettre devant les clients.
L'organisation d'ingénierie de Azumo est structurée autour de quatre axes. L'axe Ingénieur Données gère les pipelines, le stockage et la couche de récupération. L'axe Data Scientist gère la question et la méthode. L'axe Ingénieur Logiciel gère la livraison de produits augmentés par l'IA. Ce rôle correspond à l'axe Ingénieur IA, et il gère le comportement en production.
Une question définit la frontière : lorsque le résultat est erroné, de qui est le problème ? "La méthode était inappropriée" est une question de Data Scientist. "Le système a fait la mauvaise chose avec une méthode appropriée" est la vôtre.
Ce que vous allez construire
- Systèmes de récupération. Pipelines de découpage et d'intégration, recherche hybride, réordonnancement et évaluation de la qualité de la récupération, construits sur pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS, ou Azure AI Search.
- Flux de travail d'agents. Exécution multi-étapes avec état, appel d'outils, serveurs MCP, application stricte de la sortie structurée, gestion de la fenêtre de contexte, mécanismes de repli déterministes et portes humaines dans la boucle pour les décisions qui en ont besoin.
- Évaluation. Jeux de tests qui reflètent la décision que le système prend réellement, notation modèle-juge, suivi des régressions lors des changements de prompt et de modèle, et analyse honnête des erreurs. Si un changement a amélioré le système, vous devriez pouvoir le prouver.
- Fiabilité et sécurité. Défense contre l'injection de prompts, validation de la sortie, garde-fous, gestion des données personnelles identifiables (PII) et dégradation gracieuse en cas d'échec d'un modèle ou d'un appel d'outil.
- Opération en production. Déploiement conteneurisé sur Azure ou AWS, CI/CD, observabilité, et budgets explicites de latence, de coût et de tokens dont vous êtes responsable plutôt que de les découvrir après la facture.
- Travail au sein de l'environnement du client. Leurs dépôts, leurs stand-ups, parfois leurs appels clients. Azumo est certifié SOC 2, le code client reste dans les dépôts clients, et certains engagements comportent des exigences supplémentaires telles que HIPAA.
Comment nous travaillons
Nos ingénieurs construisent avec l'IA tous les jours. Claude Code, Codex et des outils similaires font partie de la chaîne d'outils standard ici, pas une expérience. Nous exécutons un audit automatisé sur l'ensemble de la base de code dès le premier jour et tous les jours suivants, en notant les problèmes de sécurité, de coût et d'architecture par gravité avec le fichier et la ligne exacts, afin qu'une petite équipe puisse avancer rapidement sans dérive de qualité. Nous restons neutres vis-à-vis des fournisseurs entre OpenAI, Anthropic et les modèles à poids ouverts, et nous exécutons Valkyrie, notre propre couche de production, lorsqu'une interface unique vers n'importe quel modèle est la bonne solution.
Postulez sur azumo.com/join-our-team ou écrivez-nous à people@azumo.com.
À propos de Azumo
Azumo est une société de développement logiciel basée à San Francisco qui construit des applications intelligentes depuis 2016. Nous fournissons des équipes d'ingénierie IA en nearshore à des organisations qui ont besoin d'IA en production plus rapidement qu'elles ne peuvent embaucher pour cela : en tant qu'équipe d'ingénierie embarquée, en tant que renfort de personnel IA aux côtés d'une équipe existante, ou en tant que construction complète de projet. Nos ingénieurs travaillent depuis l'Amérique Latine, alignés sur les fuseaux horaires des États-Unis, et ont livré pour Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth et CENTEGIX.
Nous embauchons pour la séniorité et la testons avant que quiconque ne rejoigne une équipe client. Nous soutenons les ingénieurs dans leur approfondissement de la pile IA moderne, et nous redonnons du temps pour le travail open-source, l'enseignement communautaire et la philanthropie.
Qualifications de base
- 4+ années à construire et livrer des logiciels en production, avec un langage backend moderne (par exemple, Python) comme objectif principal, plus les fondamentaux d'ingénierie qui l'accompagnent : tests, revue de code, CI/CD, Git, conteneurs, conception d'API, et programmation asynchrone.
- Expérience démontrable en production avec des systèmes basés sur LLM : génération augmentée par récupération, appel de fonctions et d'outils, application de sortie structurée, et conception de prompts comme discipline d'ingénierie plutôt que par essais et erreurs.
- Travail pratique avec des infrastructures vectorielles et de récupération telles que pgvector, Pinecone, Qdrant, FAISS, ou Azure AI Search, y compris les problèmes de qualité de récupération qui en découlent.
- Expérience avec des frameworks et des outils d'agents : LangGraph, LangChain, CrewAI, le Model Context Protocol (MCP), ou des boucles d'exécution natives Python. Ce qui compte pour nous, c'est que vous ayez livré un système avec état et utilisant des outils, pas le framework que vous avez utilisé.
- Vous avez construit une suite d'évaluation pour un système LLM. Conception de jeux de tests, notation modèle-juge ou équivalent, et suivi des régressions avec Langfuse, Ragas, LangSmith, ou quelque chose que vous avez écrit vous-même. C'est l'exigence sur laquelle nous nous concentrons le plus.
- Expérience de déploiement cloud, Azure de préférence et AWS acceptable, avec Docker, pipelines CI/CD, et infrastructure en tant que code (GitHub Actions, Terraform, ou Bicep).
- Discipline de travail autour de la latence, du coût des tokens et du débit. Vous pouvez expliquer ce que coûte l'exécution d'une fonctionnalité et ce que vous avez fait à ce sujet.
- Utilisation active d'outils d'aide au codage par IA tels que Claude Code, Cursor, ou GitHub Copilot dans le travail de livraison réel.
- Anglais écrit et parlé clair, niveau C1 ou supérieur, et la confiance nécessaire pour expliquer un compromis technique directement à un client.
- Diplôme de licence en informatique, science des données ou domaine connexe, ou expérience professionnelle équivalente.
Qualifications préférées
- Affinage et adaptation de modèles à poids ouverts : LoRA, QLoRA, PEFT, et une vision claire de quand l'affinage est la mauvaise réponse.
- Inférence et service auto-hébergés ou à poids ouverts, et les compromis coût/latence par rapport aux APIs hébergés.
- Systèmes multimodaux couvrant la vision, la parole ou la compréhension de documents en plus du texte.
- Travail de sécurité spécifique aux systèmes LLM: tests d'injection de prompts, red-teaming, et assainissement des sorties.
- Livraison sous un régime de conformité tel que SOC 2 ou HIPAA.
- Charges de travail d'inférence en streaming, en temps réel ou à haut débit.
- Contributions à des bibliothèques IA open-source, rédaction technique publiée, ou participation active à la communauté des ingénieurs IA.
- Culture 100% "remote-first" (travaillez n'importe où en Amérique Latine)
- Congés payés (PTO)·
- Jours fériés américains·
- Formation et certifications IA·
- Développement de carrière encadré·
- Partage des bénéfices·
- Rémunération en $US.
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