VON DER HEIDE

Sobre el Desafío Diseñar y desarrollar soluciones de inteligencia artificial aplicadas, seguras, eficientes y escalables en entornos productivos, aprovechando modelos de lenguaje (LLMs) y arquitecturas modernas como pipelines de RAG y agentes inteligentes. Serás responsable de construir features de AI que impacten directamente en usuarios y equipos internos, asegurando respuestas confiables, medibles y de alto rendimiento. ¿Cuál será tu rol? - Diseñarás e implementarás soluciones de AI end-to-end, incluyendo agentes inteligentes, asistentes internos y workflows automatizados basados en LLMs. - Desarrollarás y optimizarás pipelines de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para garantizar respuestas precisas y contextualizadas. - Integrarás APIs de modelos de lenguaje (como OpenAI o Anthropic) y frameworks de orquestación (LangChain, LangGraph, N8n) para construir agentes multi-step y stateful. - Colaborarás con equipos de producto, diseño y data para definir casos de uso, métricas de éxito y experiencias de usuario basadas en AI. - Implementarás prácticas de observabilidad y evaluación de modelos (ej. LangSmith), asegurando calidad, trazabilidad y mejora continua. - Mantendrás pipelines de CI/CD y estándares de ingeniería que garanticen la calidad, seguridad y escalabilidad de las soluciones desarrolladas. - Participarás activamente en revisiones de código, discusiones técnicas y definición de buenas prácticas en AI aplicada. - Además, contribuirás a la evolución del conocimiento interno en AI (playbooks, guilds) y colaborarás con equipos multifuncionales en una visión integral del desarrollo. ¿Qué buscamos? -Título universitario en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación o campos afines. -Experiencia en desarrollo de software (3–6 años) con al menos 1–2 años trabajando con modelos de lenguaje en entornos productivos. -Experiencia práctica con APIs de LLMs (OpenAI, Anthropic u otros) y técnicas de prompt engineering a escala. -Conocimiento en frameworks de agentes y orquestación (LangChain, LangGraph, AutoGen o similares). -Experiencia con bases de datos vectoriales y búsqueda semántica. -Sólidos fundamentos de ingeniería de software: código limpio, testing, control de versiones y CI/CD. -Capacidad para definir y medir métricas de AI (latencia, tasa de éxito, hallucination rate, satisfacción del usuario). -Experiencia trabajando en entornos dinámicos, con ambigüedad y foco en resultados. Competencias Claves: - Capacidad para colaborar con equipos multidisciplinarios. - Pensamiento analítico y orientación a producto. - Experiencia construyendo soluciones AI en producción. - Proactividad, autonomía y enfoque en impacto. - Mentalidad de experimentación y mejora continua. ¿Qué ofrecemos? -Espacio de trabajo colaborativo y de innovación. -Esquema remoto -Compensación competitiva. -Participación en proyectos de alto impacto en AI. -Acceso a herramientas de última generación (LLMs, copilots, observabilidad AI) En VON DER HEIDE, creemos que el talento es el motor del éxito, y nuestra pasión es acompañar a las organizaciones en la construcción de equipos que generen impacto en su búsqueda de evolución. Si te sientes identificado con esta oportunidad y quieres potenciar tu carrera en un entorno desafiante y con proyección, te invitamos a postularte.

• Diseñar y desarrollar soluciones backend seguras, eficientes y escalables en un entorno de microservicios, utilizando servicios de AWS y prácticas modernas de desarrollo. • Crear y optimizar APIs de alto rendimiento para entornos de alta carga, garantizando el acceso ágil y seguro a los datos. • Gestionar y optimizar bases de datos relacionales y NoSQL, trabajando con tecnologías como PostgreSQL, MySQL, MongoDB y DynamoDB. • Diseñar y mantener pipelines de CI/CD utilizando herramientas como GitHub Actions o GitLab CI, con foco en automatización y eficiencia. • Aplicar buenas prácticas en confiabilidad, observabilidad y monitoreo para garantizar la alta disponibilidad de los sistemas. • Escribir código limpio, mantenible y eficiente, principalmente en Python y JavaScript. • Participar activamente en discusiones técnicas y revisiones de código, aportando a la calidad y solidez de las soluciones desarrolladas. • Mentorizar a otros ingenieros y colaborar con equipos multifuncionales (producto, diseño, DevOps).