Creai

• Desarrollar habilidades para trabajar como Desarrollador Backend con Python y AWS • Clases virtuales: en vivo dos veces por semana y materiales grabados

• Diseñar y lanzar campañas de outbound personalizadas que se sientan artesanales a escala, dirigidas a tomadores de decisión en empresas enterprise • Liderar la producción de comunicaciones personalizadas a escala: secuencias de correo, mensajes de nurturing, onboarding flows y contenido dirigido a perfiles específicos — usando IA y automatización para que cada touchpoint se sienta relevante, no genérico • Implementar y conectar herramientas de IA (Clay, Apollo, HubSpot, Make, Zapier, Claude, etc.) para crear sistemas escalables de prospección, nurturing y onboarding • Ser dueño del GTM stack: HubSpot (CRM), Apollo, Webflow, Canva, Figma, Make, y las herramientas que vayan sumándose • Configurar A/B tests, monitorear métricas clave y tomar decisiones basadas en datos reales, no en suposiciones • Evaluar nuevas herramientas de IA y automatización — e incorporar las mejores al workflow antes de que todos las conozcan • Colaborar con ventas, marketing y producto para testear hipótesis y acelerar el crecimiento

• Diseñar, implementar y mantener infraestructura en AWS y Azure utilizando Terraform o Pulumi. • Definir la estrategia cloud multi-proveedor de Creai, garantizando que toda la infraestructura sea reproducible, segura y versionada. • Diseñar y operar pipelines de integración y entrega continua robustos y reutilizables para todos los equipos de ingeniería, soportando despliegues de aplicaciones y modelos de ML/IA con testing automatizado, quality gates y estrategias de rollback. • Diseñar, desplegar y operar clústeres de Kubernetes en producción (EKS/AKS). • Gestionar namespaces, RBAC, network policies, Helm/Kustomize y estrategias de escalamiento automático para cargas de trabajo de IA. • Construir y mantener la plataforma MLOps de Creai: pipelines de entrenamiento, registro y versionado de modelos, despliegue como endpoints escalables y monitoreo de performance en producción. • Implementar infraestructura especializada para cargas de trabajo de IA generativa, incluyendo gestión de recursos GPU y arquitecturas RAG. • Ser el principal impulsor de la experiencia del desarrollador: construir herramientas, templates y abstracciones que permitan a los equipos de ingeniería y ciencia de datos enfocarse en crear valor sin fricciones operacionales. • Incorporar seguridad en todos los niveles de la plataforma: gestión de secretos, IAM, cifrado y cumplimiento de mínimo privilegio. • Definir y hacer seguimiento de SLAs/SLOs. Liderar la respuesta a incidentes y post-mortems. • Diseñar para alta disponibilidad y recuperación ante desastres. • Implementar stacks de observabilidad completos (métricas, logs y trazas) con herramientas como Prometheus, Grafana, Datadog u OpenTelemetry, garantizando visibilidad del estado de todos los servicios y modelos en producción. • Como primer miembro del equipo de Plataforma, construir no solo la infraestructura sino también la cultura, los procesos y los estándares del equipo. • Influir activamente en las decisiones arquitectónicas de toda la organización y mentorizar a futuros ingenieros de plataforma. • Participar ocasionalmente en conversaciones técnicas con clientes para definir requisitos de infraestructura, presentar arquitecturas y asegurar que las soluciones de plataforma cumplan con las expectativas de cada proyecto. • Evaluar y mejorar continuamente el stack de plataforma, las herramientas, los procesos y las prácticas de operación, optimizando la eficiencia y la fiabilidad de las soluciones. • Capacidad de comunicación clara y estructurada con stakeholders técnicos y no técnicos, presentando decisiones de arquitectura e infraestructura de manera accesible.

• Como QA Engineer, serás el guardián de la calidad en nuestro producto SaaS, responsable de asegurar la excelencia tanto en nuestro AI Virtual Agent como en la plataforma Admin Backoffice. • Desarrollarás y ejecutarás estrategias de testing comprehensivas que abarcan desde testing tradicional de aplicaciones web hasta metodologías especializadas para validación de comportamientos de IA y calidad de respuestas de modelos de lenguaje. • Trabajarás de manera colaborativa con ambos Tech Area Leaders y sus equipos, diseñando frameworks de testing automatizados, implementando pipelines de calidad continua, y estableciendo los estándares de quality assurance que permitan a nuestra organización escalar con confianza. • Tu expertise será fundamental para mantener la confiabilidad, seguridad y experiencia de usuario excepcional en productos que combinan tecnologías tradicionales con IA de vanguardia.

• Liderar análisis de productos de IA, desarrollar estrategias de producto y gestionar roadmaps, con especialización en product management de soluciones IA, optimización de features y desarrollo de go-to-market strategies. • Product Strategy for AI: Liderar desarrollo de estrategias de producto para soluciones de IA. • Roadmap Management: Gestionar roadmaps de productos de IA y priorización de features. • Customer Success: Diseñar estrategias de adoption, upselling y cross-selling de productos IA. • Product Analytics: Implementar métricas de producto y análisis de user behavior. • Go-to-Market: Desarrollar estrategias GTM para nuevos productos y features de IA. • Product Discovery: Conducir sesiones de discovery profundas para identificar product-market fit. • Pricing Strategy: Desarrollar modelos de pricing y monetización para productos de IA.

• Diseñar, desarrollar y mantener soluciones de machine learning desde la concepción hasta su implementación en producción. • Colaborar con equipos de datos, producto e ingeniería para integrar modelos en productos reales. • Analizar grandes volúmenes de datos para resolver problemas complejos mediante modelos predictivos. • Optimizar modelos y sistemas existentes para mejorar eficiencia y rendimiento. • Implementar soluciones en la nube (AWS, GCP o Azure), maximizando su escalabilidad y costo-beneficio. • Documentar y presentar los desarrollos técnicos de manera clara y efectiva. • Impulsar mejoras continuas en prácticas de desarrollo y adopción de nuevas tecnologías.

• Diseñar y construir código optimizado y escalable para pipelines de datos complejos y distribuidos (batch y streaming), aplicando patrones de diseño de datos avanzados y promoviendo las mejores prácticas. • Diseñar e implementar estrategias de prueba robustas para pipelines y conjuntos de datos (incluyendo pruebas de calidad de datos), y guiar a otros en la escritura de pruebas de alta calidad. • Depurar problemas complejos en sistemas de datos distribuidos, identificando rápidamente la causa raíz de fallos de datos o pipelines. • Diseñar y optimizar sistemas de monitoreo y logging para garantizar la observabilidad completa de la plataforma de datos. • Diseñar modelos de datos complejos para data warehouses, data lakes o lake houses, y definir estrategias de modelado de datos. • Administrar y optimizar bases de datos y sistemas de almacenamiento de datos, y participar en la selección e implementación de tecnologías de infraestructura de datos (ej. Hadoop, Snowflake, Databricks, MS Fabric). • Implementar medidas de seguridad robustas en el desarrollo de pipelines de datos y comprender y contribuir a los conceptos de gobernanza de datos. • Proponer soluciones de datos que optimizan el valor y la eficiencia económica (ej. costo de almacenamiento, rendimiento de consultas, optimización de recursos). • Mentorizar activamente a Data Engineers junior y medianos en el equipo, compartiendo conocimientos avanzados y fomentando el crecimiento profesional. • Comunicar ideas técnicas complejas de datos de manera clara a audiencias diversas (técnicas y no técnicas), y dar retroalimentación constructiva y accionable sobre enfoques y soluciones de ingeniería de datos.

• Ayudarás a diseñar, desarrollar y mantener modelos de IA escalables y eficientes, optimizando el rendimiento y reduciendo costos. • Colaborarás estrechamente con científicos de datos, ingenieros de software y gerentes de producto para integrar modelos de IA en sistemas más amplios y garantizar su funcionamiento adecuado. • Analizarás grandes volúmenes de datos para desarrollar modelos predictivos que resuelvan problemas específicos de los clientes. • Trabajarás en la mejora continua de sistemas y algoritmos para maximizar la eficiencia y fiabilidad. • Utilizarás plataformas en la nube (AWS, Google Cloud, Azure) para implementar soluciones de IA, aprovechando los servicios de la nube para mejorar el rendimiento y reducir costos. • Te mantendrás al tanto de las últimas tendencias en IA y aprendizaje automático, aplicando nuevas tecnologías y enfoques en los proyectos de Creai. • Documentarás el proceso de desarrollo y presentarás resultados tanto a públicos técnicos como no técnicos.

• Escribir código limpio, modular y eficiente utilizando frameworks modernos (ej. React, Angular, Vue.js). • Diseñar y construir componentes reutilizables que se integren fluidamente con el backend. • Escribir pruebas unitarias y de integración completas para componentes y flujos de UI, entendiendo conceptos de TDD/BDD y asegurando la calidad del código y la estabilidad de la aplicación. • Depurar eficientemente problemas en tu propio código frontend y en componentes relacionados. • Implementar logging y métricas de rendimiento para garantizar la observabilidad de las aplicaciones. • Trabajar activamente con diseñadores de UX y gerentes de producto para entender los requisitos y con ingenieros de backend para identificar y gestionar dependencias en las APIs. • Diseñar componentes individuales dentro de arquitecturas frontend existentes, y asegurar que la interfaz de usuario sea intuitiva, responsiva y accesible. • Identificar y corregir vulnerabilidades de seguridad comunes en el frontend (ej. XSS, CSRF), aplicando principios de seguridad durante el desarrollo. • Optimizar componentes y recursos para mejorar la carga inicial y el rendimiento general de las aplicaciones frontend. • Trabajar con tareas con cierta ambigüedad, buscando aclaración activa con el equipo de Diseño y Producto, y proponiendo soluciones de UI/UX. • Contribuir activamente al intercambio de conocimientos técnicos con el equipo, documentando tu trabajo y participando en discusiones técnicas.

• Gestión de Producto Backlog: Mantener el product backlog alineado con los objetivos de negocio. • Historias de Usuario: Traducir necesidades en historias claras, accionables y con criterios de aceptación definidos. • Alineación Técnica: Asegurar que el equipo comprenda el alcance y las prioridades. • Ceremonias: Liderar o participar en plannings, refinements, reviews y retrospectives. • Roadmap: Colaborar en la definición de la hoja de ruta y los lanzamientos (releases). • Documentación: Crear y distribuir minutas de reuniones con acuerdos y accionables claros. • Riesgos: Identificar, documentar y dar seguimiento a bloqueos y dependencias. • Seguimiento: Gestionar pendientes con clientes y asegurar su resolución oportuna. • Dashboards: Mantener actualizados los tableros de seguimiento y herramientas de gestión. • Tracking: Supervisar la carga de horas en las herramientas de seguimiento. • Organización: Apoyar en la logística de ceremonias y actividades del equipo. • Sincronización: Trabajar de la mano con el Product Manager y Delivery Manager para optimizar la ejecución.