Ingeniero Backend Sénior (IA / Machine Learning)

Qué esperar

• Flexibilidad: Tenemos semanas laborales estándar de 40 horas. Aunque el horario de trabajo de nuestra agencia es de 9 am a 5 pm CET, tendrás la libertad de trabajar con horarios flexibles y mantener un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal. Solo asegúrate de que la mayoría de tus horas de trabajo caigan dentro de ese intervalo de tiempo.
• Trabajo remoto y Herramientas: Operamos como un equipo totalmente remoto. Utilizamos HubStaff para el seguimiento del tiempo y la transparencia laboral. Valoramos la confianza y los resultados, y estas herramientas nos ayudan a agilizar la carga administrativa.
• Cultura: Valoramos la colaboración, la apertura, la voluntad de aprender, de liderar y una naturaleza curiosa. Nuestro enfoque fomenta los errores siempre que estemos dispuestos a aprender de ellos, fomentando una cultura donde el crecimiento proviene de comprender y superar desafíos.
• Autonomía y responsabilidad: Se confiará en ti para que hagas las cosas de manera eficiente y efectiva.

Resumen rápido
🎯 Enfoque del puesto: Buscamos un Senior Backend (AI / Machine Learning) Engineer que pueda diseñar, construir y desplegar sistemas inteligentes en entornos de producción reales.
🕛 Horario: Jornada completa
🌎 Ubicación: Totalmente remoto
🇪🇺 Zona horaria: Buscamos personas en Europa debido a la alineación de la zona horaria.
🇬🇧 Idioma: Se requiere inglés nativo o profesional. Toda la comunicación de la empresa y con los clientes es en inglés. El español es un plus, ya que el proyecto se desarrolla para el mercado latinoamericano.
🤠 Más de 4 años de experiencia en desarrollo backend (Python, Java), combinados con experiencia práctica en la implementación y despliegue de funciones de IA y modelos de Machine Learning y pipelines de datos utilizando Python.
💸 Rango salarial: 3.000 € - 4.000 €/mes brutos (dependiendo del nivel de experiencia)

El Puesto

Buscamos un Senior Developer con una profunda especialización en Machine Learning, Data & AI para ayudarnos a diseñar, construir y desplegar sistemas inteligentes para productos y plataformas digitales. En este puesto, trabajarás en la intersección de la IA, el machine learning, la ingeniería de datos y el desarrollo de software. Serás responsable de convertir ideas basadas en datos en funciones de producción fiables, desde la integración de modelos y pipelines de datos hasta APIs escalables y servicios nativos de la nube. Colaborarás estrechamente con ingenieros de backend, gestores de producto, diseñadores y partes interesadas de los clientes para crear soluciones prácticas de IA y ML que resuelvan problemas reales de negocio y de usuarios.

Lo que harás

• Machine Learning Engineering: Diseñar, implementar y desplegar funciones de machine learning en entornos de producción.
• Data Pipelines: Construir pipelines de datos fiables para procesar, transformar y preparar datos para modelos de ML, analítica y funciones de producto inteligentes.
• Desarrollo de APIs: Crear APIs internas (gRPC) y externas (REST) que permitan que los servicios de IA/ML sean consumidos por otras aplicaciones y sistemas.
• Experimentación y Optimización: Apoyar la experimentación, validación, monitorización y mejora continua de los modelos de ML y las funciones impulsadas por IA.
• Rendimiento y Escalabilidad: Garantizar que las funciones impulsadas por ML sean fiables, eficientes, mantenibles y estén diseñadas para escalar.
• Colaboración Cross-functional: Trabajar estrechamente con gestores de producto, ingenieros de backend, ingenieros de frontend, QA y equipos de diseño para definir, refinar y entregar experiencias de producto inteligentes.
• Responsabilidad End-to-end: Hacerse cargo de las capacidades de IA y ML desde el descubrimiento técnico y el prototipado hasta el despliegue en producción, la monitorización, el mantenimiento y la iteración.
• Colaboración en Cloud e Infraestructura: Trabajar con los equipos de DevOps y backend para desplegar, monitorizar y escalar servicios impulsados por ML en entornos de nube AWS.
• Desarrollo asistido por IA: Utilizar agentes de codificación y herramientas de desarrollo de IA para mejorar la velocidad de desarrollo, las pruebas, la documentación y la calidad del código, manteniendo la responsabilidad sobre la arquitectura, la seguridad, la fiabilidad y los resultados de producción.
• Desarrollo de servicios AI/ML: Desarrollar y mantener servicios dedicados de AI/ML, principalmente utilizando Python y prácticas modernas de ingeniería de backend.
• Integración de modelos: Integrar, servir y mantener modelos de ML dentro de sistemas backend escalables y arquitecturas de microservicios.
• Evaluación y Observabilidad de la IA: Definir criterios de evaluación, conjuntos de datos de prueba, monitorización, trazabilidad y métricas de calidad para las funciones impulsadas por IA. Identificar modos de fallo e implementar las salvaguardas y el comportamiento de respaldo adecuados.