Creai

• Diseñar arquitecturas técnicas detalladas y tomar decisiones críticas sobre frameworks, bases de datos y servicios cloud. • Liderar técnicamente equipos de desarrollo, resolviendo bloqueos complejos y realizando revisiones de código de alto nivel. • Definir estrategias de integración entre sistemas, diseñando APIs (RESTful/GraphQL) y protocolos de comunicación. • Diseñar infraestructuras de ML que contemplen el entrenamiento, versionado, monitoreo y re-entrenamiento de modelos. • Participar de manera activa en la codificación (20-30% del tiempo) en componentes críticos o complejos. • Establecer estándares de calidad técnica, estrategias de testing (unit, integración, performance) y observabilidad. • Mantener documentación detallada como Architecture Decision Records (ADRs) y diagramas de sistema. • Evaluar y recomendar nuevas tecnologías para mejorar la eficiencia del equipo.

• Liderar el desarrollo e implementación de modelos de IA escalables, optimizando rendimiento y costo. • Colaborar estrechamente con equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de IA en sistemas robustos. • Analizar volúmenes masivos de datos para resolver problemas específicos de clientes mediante modelos predictivos. • Asegurar la mejora continua de los sistemas existentes para optimizar confiabilidad y eficiencia. • Integrar soluciones de IA con servicios de infraestructura en la nube para maximizar escalabilidad. • Investigar tendencias emergentes en IA y machine learning para su aplicación en proyectos estratégicos. • Documentar procesos técnicos complejos y comunicar innovaciones a diversos stakeholders.

• Liderar la gestión y ejecución de proyectos y programas: definición del alcance junto con el Product Manager, cronograma, presupuesto y control de costos, asegurando entregables que cumplan los estándares de calidad. • Actuar como coach ágil y, cuando aplique, como Scrum Master para múltiples equipos: facilitar las ceremonias, remover impedimentos y ayudar a crear incrementos de alto valor que cumplan con la Definición de Terminado (DoD). • Identificar, mitigar y gestionar los riesgos del programa, y administrar la asignación y el uso eficiente de los recursos. • Implementar sistemas de medición, dashboards y reportes ejecutivos que den visibilidad del progreso y soporten la toma de decisiones basada en datos. • Gestionar la comunicación y las expectativas de los stakeholders en todos los niveles, asegurando la alineación estratégica entre negocio y tecnología. • Colaborar en la definición de contratos con proveedores y asegurar su correcta ejecución. • Optimizar los flujos de trabajo digitales y estandarizar los procesos del PMO. • Evangelizar y liderar iniciativas de transformación ágil y de madurez organizacional, actuando como mentor para el crecimiento del equipo técnico.

• Gestionar y mentorizar un equipo de 3-6 ingenieros distribuidos en varios equipos Scrum. • Apoyar el crecimiento del equipo ofreciendo feedback sobre rendimiento y facilitando el aprendizaje continuo. • Interactuar con líderes de proyectos para potenciar las fortalezas de los miembros del equipo. • Dedicar entre el 40% y el 50% del tiempo a la codificación práctica y tareas técnicas relacionadas. • Proporcionar supervisión técnica en la integración de componentes de IA en proyectos de gran escala. • Guiar al equipo en el despliegue de soluciones extremo a extremo, optimizando e integrando todas las capas del stack tecnológico. • Identificar oportunidades de innovación impulsando la integración de IA, Machine Learning y LLMs en los productos de la compañía. • Fomentar un entorno colaborativo manteniendo una comunicación clara con todos los stakeholders. • Promover una cultura de mejora continua manteniéndose actualizado con las tendencias de la industria y tecnologías emergentes.

• Gestión de Proyectos, Programas y Stakeholders. Coordinar el alcance de los proyectos directamente con el Product Manager y colaborar en la definición de presupuestos y control de costos. Gestionar el cronograma, el progreso oportuno de las iniciativas, la mitigación de riesgos y el uso eficiente de los recursos asignados. Mantener comunicación proactiva sobre el estado del proyecto y sus entregables con todas las partes interesadas, gestionando expectativas y alineación estratégica. • Liderazgo Ágil y Coaching. Guiar al Scrum Team para enfocarse en la creación de incrementos de alto valor que cumplan rigurosamente con la Definición de Terminado (Definition of Done). Remover barreras y bloqueos entre los stakeholders y los equipos de desarrollo, promoviendo la autogestión y la funcionalidad cruzada. Desempeñar el rol de Scrum Master para los equipos que utilicen este marco, asegurando la efectividad de todos los eventos y ceremonias. Actuar como Agile Coach, proporcionando orientación en la adopción de metodologías y fomentando un ambiente de mejora continua e innovación. • Métricas, Herramientas y Transformación Organizacional. Implementar sistemas de medición y crear dashboards o reportes ejecutivos para el seguimiento transparente del progreso. Optimizar flujos de trabajo digitales y colaborar con el Product Manager en la aplicación de técnicas para una mejor gestión del Product Backlog. Evangelizar e impulsar la agilidad a través de capacitaciones, liderando iniciativas de transformación organizacional para elevar la madurez operacional.

• 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.