Metova, Inc.

• Definir, supervisar y diseñar la arquitectura técnica de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial, estableciendo la visión tecnológica y seleccionando herramientas y frameworks adecuados. • Liderar equipos multidisciplinarios en el diseño, desarrollo y operación de soluciones de machine learning, IA generativa y procesamiento de lenguaje natural, incluyendo microservicios y arquitecturas orientadas a eventos. • Validar con el equipo de MLOps, el ciclo de vida de los modelos: entrenamiento, validación, despliegue con CI/CD, monitoreo y retraining. • Desplegar e integrar chatbots en WhatsApp, incluyendo el conocimiento del modelo de precios por mensaje, la categorización (marketing, autenticación, utilidad) y la integración fluida con agentes humanos para escalamiento y resolución. • Colaborar activamente con áreas de producto, negocio y UX, traduciendo requerimientos estratégicos en soluciones técnicas escalables y sostenibles. • Asegurar calidad técnica, promoviendo buenas prácticas de desarrollo, revisiones de código, definición de estándares y métricas de desempeño. • Explorar y adoptar nuevas tecnologías en IA (modelos supervisados/no supervisados, detección de anomalías, grafos, generative AI), manteniéndose actualizado en tendencias y mejores prácticas. • Garantizar la gobernanza y seguridad de datos, cumpliendo con políticas de privacidad, control de acceso y cumplimiento regulatorio.

• Define, design, and supervise the technical architecture of solutions based on intelligent agents and LLMs, integrating tools such as LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, or equivalent frameworks. • Implement MCP (Model Context Protocol) and A2A (Agent-to-Agent) architectures to enable multi-agent coordination and autonomous flows within business environments. • Work with the MLOps team and execution environments that enable continuous agent updating and deployment, including memory management, context, and long-term planning. • Collaborate closely with product, UX, data, and backend teams to map business needs to intelligent agent architectures.

Role Description Buscamos un(a) Líder Técnico con experiencia en el desarrollo y liderazgo de soluciones de datos e inteligencia artificial. Este rol combina habilidades técnicas avanzadas con liderazgo estratégico para guiar equipos en la creación de productos innovadores que aprovechen el poder de los datos y la IA. El candidato ideal será responsable de definir la arquitectura técnica, supervisar la implementación de soluciones y garantizar la alineación con los objetivos del negocio. - Definir, supervisar y diseñar la arquitectura técnica de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial, estableciendo la visión tecnológica y seleccionando herramientas y frameworks adecuados. - Liderar equipos multidisciplinarios en el diseño, desarrollo y operación de soluciones de machine learning, IA generativa y procesamiento de lenguaje natural, incluyendo microservicios y arquitecturas orientadas a eventos. - Validar con el equipo de MLOps, el ciclo de vida de los modelos: entrenamiento, validación, despliegue con CI/CD, monitoreo y retraining. - Desplegar e integrar chatbots en WhatsApp, incluyendo el conocimiento del modelo de precios por mensaje, la categorización (marketing, autenticación, utilidad) y la integración fluida con agentes humanos para escalamiento y resolución. - Colaborar activamente con áreas de producto, negocio y UX, traduciendo requerimientos estratégicos en soluciones técnicas escalables y sostenibles. - Asegurar calidad técnica, promoviendo buenas prácticas de desarrollo, revisiones de código, definición de estándares y métricas de desempeño. - Explorar y adoptar nuevas tecnologías en IA (modelos supervisados/no supervisados, detección de anomalías, grafos, generative AI), manteniéndose actualizado en tendencias y mejores prácticas. - Garantizar la gobernanza y seguridad de datos, cumpliendo con políticas de privacidad, control de acceso y cumplimiento regulatorio. Qualifications - Experiencia comprobable (5+ años) liderando proyectos de IA, ciencia de datos o analítica avanzada, incluyendo al menos 2 años con LLMs o IA generativa. - Experiencia en diseño e implementación de soluciones de detección de anomalías y patrones de comportamiento, especialmente en contextos de riesgo o fraude. - Sólido conocimiento en machine learning supervisado y no supervisado (regresión, árboles, clustering, SVM, boosting, etc.). - Dominio de Python y frameworks de machine learning como Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow. - Experiencia en arquitectura backend, diseño de microservicios, APIs REST, bases de datos relacionales (PostgreSQL, SQL Server) y NoSQL (MongoDB, Neo4J, etc.), y mensajería asíncrona (Kafka, RabbitMQ, etc.). - Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business: API oficial, categorías de mensaje, modelo de precios y estrategias de optimización de costos. - Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos. - Conocimiento en Docker, Kubernetes, CI/CD, sistemas de monitoreo, pipelines de entrenamiento y despliegue continuo. - Sólido entendimiento de técnicas de NLP, detección de anomalías y teoría de grafos, con aplicación práctica en soluciones empresariales. - Enfoque hands-on, con capacidad de liderar técnicamente y participar activamente en codificación, revisión de modelos y definición de arquitecturas. Requirements - Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure, AWS y (deseable) GCP. - Implementación de gobierno de datos y seguridad de datos. - Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado. - Conocimiento en diversos lenguajes de programación como C# (.NET), Java, Golang. - Implementación de modelos de Monetización de datos. - Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas.

• Define, design, and maintain the services platform, ensuring its scalability, resilience, and performance. • Develop and expose high-performance REST and GraphQL APIs for critical applications and asynchronous messaging (e.g., Kafka, RabbitMQ, MKS). • Collaborate in the definition of distributed, event-driven, and decoupled architectures, applying Clean Architecture and DDD principles. • Participate in the development of automation and monitoring tools, including infrastructure as code, dashboards, and alerting. • Ensure best practices for security, versioning, and continuous deployment (CI/CD). • Optimize infrastructure utilizing AWS services such as API Gateway, ELB, ECS, and CloudWatch. • Collaborate closely with development, product, and operations teams to deliver robust solutions in production.

Role Description A leading technology company in Mexico is looking for a highly skilled Platform Fullstack Software Engineer to join the team. - Define, design, and maintain the services platform, ensuring its scalability, resilience, and performance. - Develop and expose high-performance REST and GraphQL APIs for critical applications and asynchronous messaging (e.g., Kafka, RabbitMQ, MKS). - Collaborate in the definition of distributed, event-driven, and decoupled architectures, applying Clean Architecture and DDD principles. - Participate in the development of automation and monitoring tools, including infrastructure as code, dashboards, and alerting. - Ensure best practices for security, versioning, and continuous deployment (CI/CD). - Optimize infrastructure utilizing AWS services such as API Gateway, ELB, ECS, and CloudWatch. - Collaborate closely with development, product, and operations teams to deliver robust solutions in production. Qualifications - Solid backend development experience with Java, Python, and/or Golang (Java is highly desirable). - Front-end development experience using frameworks like Next.js (React) or Vue.js. - Proven experience in designing, developing, and maintaining high-transactionality and high-availability systems managing millions of transactions per month. - Strong experience in creating and consuming RESTful and GraphQL APIs. - Advanced knowledge of AWS services, including API Gateway, ALB/NLB, ECS, SQS, and CloudWatch. - Hands-on experience designing and implementing microservices and event-driven architectures. - Experience with containerization and orchestration tools like Docker and Kubernetes. - Familiarity with asynchronous messaging systems (RabbitMQ, Kafka, MKS). - Proficiency in CI/CD pipelines and version control with Git, ideally using Azure DevOps. - Location/Format: Remote from Mexico or Hybrid (CDMX / Guadalajara). Requirements - Strong command of SQL databases (PostgreSQL, SQL Server) and NoSQL databases (MongoDB, Redis). - Deep understanding of API security patterns, including OAuth 2.0 and JWT. - Proficiency in unit and integration testing. - Familiarity with Domain-Driven Design (DDD) and Clean Code best practices. - Knowledge of observability and monitoring tools such as Prometheus, Grafana, or Datadog. Benefits - AWS Certifications (Solutions Architect, DevOps Engineer, or similar). - Knowledge of Infrastructure as Code (IaC) tools like Terraform, CloudFormation, or Pulumi. - Experience with code quality tools such as SonarQube, code coverage analysis, and code smell detection. - Familiarity with cloud services like API Management and AWS Lambda. - Knowledge of advanced communication protocols like gRPC or WebSockets.

• Define, design, and supervise the technical architecture of solutions based on intelligent agents and LLMs, integrating tools such as LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, or equivalent frameworks. • Implement MCP (Model Context Protocol) and A2A (Agent-to-Agent) architectures to enable multi-agent coordination and autonomous flows within business environments. • Work with the MLOps team and execution environments that enable continuous agent updating and deployment, including memory management, context, and long-term planning. • Collaborate closely with product, UX, data, and backend teams to map business needs to intelligent agent architectures.

Role Description A leading company in Mexico specializing in accounting software is looking for a highly skilled AI Engineer to join the team. Qualifications - 5 years of experience in artificial intelligence projects - 2 years in the implementation of autonomous agents or co-pilots - Fluent technical English - Experience working with business data in domains such as accounting, finance, payroll, billing, or ERP - Experience working with vector stores (Chroma, Weaviate, Pinecone) and RAG architectures Requirements - Handling frameworks such as LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, or similar - Practical knowledge of MCP and A2A protocols, use of tools, memory management, and conversation status - Solid command of Python and experience with FastAPI, asyncio, Pydantic, and asynchronous architectures - Knowledge of MLOps: CI/CD, Docker, Kubernetes, agent monitoring, and automated retraining - Practical knowledge of other languages such as Golang, Java, or C# (.NET), especially in building high-performance components (Nice to Have) Responsibilities - Define, design, and supervise the technical architecture of solutions based on intelligent agents and LLMs, integrating tools such as LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, or equivalent frameworks - Implement MCP (Model Context Protocol) and A2A (Agent-to-Agent) architectures to enable multi-agent coordination and autonomous flows within business environments - Work with the MLOps team and execution environments that enable continuous agent updating and deployment, including memory management, context, and long-term planning - Collaborate closely with product, UX, data, and backend teams to map business needs to intelligent agent architectures

Role Description Buscamos un(a) Líder Técnico con experiencia en el desarrollo y liderazgo de soluciones de datos e inteligencia artificial. Este rol combina habilidades técnicas avanzadas con liderazgo estratégico para guiar equipos en la creación de productos innovadores que aprovechen el poder de los datos y la IA. El candidato ideal será responsable de definir la arquitectura técnica, supervisar la implementación de soluciones y garantizar la alineación con los objetivos del negocio. Responsabilidades Principales - Definir y supervisar la arquitectura técnica de productos de datos e inteligencia artificial. - Liderar equipos multidisciplinarios en el desarrollo de soluciones de IA, incluyendo modelo de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, detección de anomalías y patrones. - Colaborar con stakeholders para comprender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones técnicas efectivas. - Garantizar la calidad del código y las mejores prácticas de desarrollo mediante revisiones y mentoría. - Implementar y optimizar pipelines de datos para soportar modelos de IA en producción. - Supervisar y diseñar arquitecturas en productos de software que integren módulos de inteligencia artificial. - Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en el ámbito de la inteligencia artificial y los datos. Qualifications - Mínimo 5 años de experiencia técnica liderando proyectos de analítica avanzada, ciencia de datos o productos basados en IA. - Experiencia en diseño e implementación de soluciones de detección de anomalías y patrones de comportamiento, especialmente en contextos de riesgo o fraude. - Sólido conocimiento en machine learning supervisado y no supervisado (regresión, árboles, clustering, SVM, boosting, etc.). - Conocimiento en teoría de grafos aplicada a detección de comunidades, relaciones entre entidades y análisis de redes complejas. - Implementación de pipelines de ML/IA en producción, incluyendo monitoreo y retraining automatizado. - Experiencia en desarrollo de modelos de detección de fraude, scoring de riesgo, o uso de modelos basados en comportamiento transaccional. - Experiencia diseñando e implementando microservicios y arquitecturas orientadas a eventos. - Experiencia en bases de datos relacionales (ej. SQL Server, PostgreSQL) y NoSQL (ej. MongoDB, Neo4j). - Experiencia implementando soluciones multicloud en Azure y AWS; experiencia en GCP es deseable. - Integraciones de sistemas mediante API RESTful, GraphQL y mensajería asincrónica (Ej. Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus). Requirements - Dominio de Python y frameworks como Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, NetworkX o similares. - Conocimiento del ecosistema WhatsApp Business: API oficial, categorías de mensaje, modelo de precios y estrategias de optimización de costos. - Conocimiento en gobierno de datos y seguridad de datos. - Uso de herramientas de containerización y orquestación (Docker, Kubernetes, Airflow, etc.). - Monetización de datos. - Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.

• Administer and monitor Oracle production databases (logs, backups, performance, and security) • Manage users, access controls, patching, and database recovery processes • Develop and optimize database objects (PL/SQL, SQL tuning) • Analyze performance using AWR, ADDM, and execution plans • Execute data processing tasks: data loading, transformation, validation, and client delivery • Ensure data quality through QC processes, documentation, and reporting • Support development teams and respond to client data requests • Participate in change management, disaster recovery planning, and process improvements

Role Description Buscamos un(a) AI Engineer con experiencia en construcción y despliegue de soluciones basadas en agentes inteligentes, Backend y arquitecturas cognitivas. Este rol requiere conocimiento en frameworks de agentes y protocolos (Langchain, Llama, LLMs, NLP, A2A, MCP, etc.) y capacidades sólidas de software engineering para crear productos con IA embebida. Idealmente que tenga conocimiento en contextos financieros, contables, payroll, facturación o recursos humanos. Responsabilidades Principales - Experiencia desplegando y programando soluciones basadas en agentes inteligentes y LLMs, integrando herramientas como LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI o frameworks equivalentes. - Implementar agentes que interactúan con usuarios, APIs, sistemas ERP o plataformas externas (e.g. WhatsApp, sistemas contables, CRMs). - Implementar arquitecturas MCP (Model Context Protocol) y A2A (Agent-to-Agent) para permitir coordinación multi-agente y flujos autónomos dentro de entornos empresariales. - Trabajar en ambientes productivos y con interacción directa con equipos de infraestructura, DevOps y MLOps. - Colaborar estrechamente con equipos de producto, UX, datos y backend para tener un delivery exitoso de las funcionalidades planeadas. - Implementar con buenas prácticas de desarrollo, validación y monitoreo de agentes, incluyendo tests de integración, control de versiones de prompts y trazabilidad de decisiones. - Mantenerse actualizado en frameworks de código abierto y papers relevantes en el campo de agent frameworks, memory architectures y multi-agent systems. Qualifications - 4-6 años de experiencia en proyectos de inteligencia artificial, con al menos 2+ años en implementación de agentes autónomos o copilts. - Experiencia comprobada utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel o similares. - Conocimiento práctico de protocolos MCP y A2A, uso de herramientas, gestión de memoria y estado de conversación. - Sólido dominio de Python y experiencia con FastAPI, asyncio, Pydantic y arquitecturas asincrónicas. - Experiencia trabajando con vector stores (Chroma, Weaviate, Pinecone) y arquitecturas RAG. - Conocimiento en NLP, embeddings, agentes de recuperación, y funciones de razonamiento y planeación. - Conocimientos de MLOps: CI/CD, Docker, Kubernetes, monitoreo de agentes, y retraining automatizado. - Inglés técnico fluido para revisar documentación, papers y colaborar con equipos globales. Requirements - Experiencia en proyectos multicloud (Azure, AWS, GCP). - Familiaridad con arquitecturas orientadas a eventos y microservicios, así como APIs RESTful y gRPC. - Experiencia trabajando con datos empresariales en dominios como contabilidad, finanzas nómina, facturación o ERP. - Experiencia trabajando en equipos de desarrollo y producto así como en equipos de alto rendimiento/startups. - Conocimiento práctico de otros lenguajes como Golang, Java o C# (.NET), especialmente en la construcción de componentes de alto rendimiento. - Participación activa en comunidades de código abierto de agentes o contribuciones a frameworks emergentes. - Desarrollo de productos innovadores con enfoque en IA y datos. - Cultura de buenas prácticas, arquitectura moderna y trabajo colaborativo. - Posibilidades de crecimiento técnico y formación continua.