Gerente de Ingeniería Sénior (GenAI y Plataformas Agénticas)

• Más de 8 años de experiencia en ingeniería de software, incluyendo más de 5 años en gestión de ingeniería y experiencia liderando múltiples equipos o un área técnica de varios squads.

• Una trayectoria demostrable contratando, asesorando y reteniendo equipos de alto rendimiento.

• Gran profundidad técnica en ingeniería de plataformas, backend o sistemas distribuidos, infraestructura de ML o infraestructura para desarrolladores.

• Experiencia práctica con sistemas de GenAI o Agentic en producción y capacidad para razonar sobre el acceso a modelos, evaluación, observabilidad, recuperación, orquestación de agentes, uso de herramientas, estado, permisos, fiabilidad, coste y seguridad.

• Experiencia en IA: Utilizas Agentic AI más allá de la generación de código para apoyar la arquitectura, la planificación y la toma de decisiones, manteniendo el juicio humano para la arquitectura, las decisiones sobre personas, la lógica de negocio y la seguridad, y estableciendo controles de calidad y redes de seguridad para los flujos de trabajo del equipo.

• Experiencia liderando productos de plataforma, con un fuerte instinto para el autoservicio, el diseño de APIs, la experiencia del desarrollador, la adopción y la evitación de la complejidad innecesaria.

• Comunicación clara y liderazgo de stakeholders, con capacidad para alinear equipos con diferentes incentivos, tomar decisiones acertadas con información incompleta y revisar supuestos a medida que el ecosistema cambia.

• Experiencia gestionando equipos que han construido plataformas de IA o ML utilizadas por múltiples equipos.

• Experiencia con frameworks de agentes o tecnologías de flujo de trabajo duradero como LangGraph, OpenAI Agents SDK o Temporal.

• Familiaridad práctica con la evaluación y observabilidad de GenAI, el ciclo de vida de prompts o modelos, sistemas de recuperación, enrutamiento multi-proveedor o servicio de modelos abiertos.

• Experiencia tomando decisiones de "build-vs-buy" sin encadenar a la organización a un único proveedor o framework.

• Experiencia midiendo el éxito de la plataforma a través de la adopción, los resultados de los clientes y el apalancamiento de ingeniería, en lugar de solo la entrega de infraestructura.

Impulsamos el progreso de las personas.

En Preply, nuestro objetivo es crear experiencias de aprendizaje que cambien vidas. Ayudamos a las personas a descubrir la magia del tutor perfecto, a diseñar un itinerario de aprendizaje personalizado y a mantenerse motivadas para seguir creciendo. Nuestro enfoque es liderado por humanos y habilitado por la tecnología, y está generando un impacto real.

Acabamos de alcanzar el estatus de unicornio con una Serie D de 150 millones de dólares, acelerando nuestra visión de transformar la educación a través de un aprendizaje liderado por humanos y mejorado por IA. Hoy en día, más de 100.000 tutores enseñan más de 90 idiomas a estudiantes en 180 países, y esto es solo el principio. Como empresa que define su categoría, estamos dando forma al futuro del aprendizaje a escala global.

Cada clase de Preply despierta un cambio, alimenta la ambición e impulsa un progreso que importa. Unirse a Preply significa ayudar a definir el futuro de la educación a escala global y construir algo que realmente importa para millones de personas, cada día.

¡Conoce al equipo!

AI Platform proporciona las bases compartidas que ayudan a los equipos de todo Preply a construir, lanzar y operar capacidades de IA de forma segura y a escala. El área incluye ML Platform, GenAI Platform y Agentic Platform. Liderarás GenAI y Agentic Platform: aproximadamente entre 8 y 12 ingenieros repartidos en dos equipos, colaborando estrechamente con el liderazgo de ML Platform.

GenAI Platform se encarga del acceso compartido a modelos, enrutamiento, evaluación, observabilidad, ciclo de vida de prompts y configuración, recuperación (retrieval), fundamentación (grounding) y salvaguardas (guardrails). Agentic Platform se construye sobre esas bases con ejecución duradera, herramientas, estado, contexto, memoria, permisos, controles humanos, evaluación de agentes y seguridad en tiempo de ejecución.

Los dos equipos comparten un Product Manager. Juntos, daréis forma a la estrategia, las prioridades, la adopción y los resultados; aclararéis qué pertenece a la infraestructura compartida frente a los equipos de producto; y haréis evolucionar la plataforma a medida que cambian los modelos, los frameworks y las necesidades de la empresa.

Descubre más a través de nuestro blog de ingeniería, nuestro Tech Radar y nuestro canal de YouTube.

GenAI y Agentic AI son fundamentales para la estrategia de IA de Preply. Como Senior Engineering Manager para GenAI & Agentic Platforms, serás responsable de la estrategia de ingeniería, la ejecución y la salud organizacional de dos equipos complementarios que llevan las cargas de trabajo de IA desde la experimentación hasta sistemas de producción fiables.

Este es un rol de liderazgo multi-equipo para un responsable con un sólido criterio técnico. No serás el principal implementador, pero profundizarás en arquitectura e IA de producción, asesorarás a ingenieros senior, darás forma a las abstracciones de la plataforma y a los estándares operativos, y colaborarás con los equipos de Product, Applied Science, Data, Security y Engineering.

• Establecer la visión de ingeniería a largo plazo para GenAI Platform y Agentic Platform, asegurando que operen como una plataforma única y coherente.

• Colaborar con el Product Manager de ambos equipos para definir resultados, priorizar inversiones y medir el impacto de las plataformas.

• Liderar y desarrollar a aproximadamente 8-12 ingenieros en dos equipos mediante expectativas claras, feedback directo, gestión del rendimiento, crecimiento profesional y coaching.

• Responsabilizarte de la calidad de la contratación, la composición del equipo, la evolución de los límites del equipo y los modelos operativos a medida que las plataformas y la empresa cambian.

• Guiar la arquitectura en cuanto a acceso a modelos, evaluación, observabilidad, recuperación, orquestación de agentes, herramientas, estado, memoria, permisos y planos de control.

• Traducir la estrategia en planes realistas, equilibrando la inversión fundacional con las necesidades de producto a corto plazo, al tiempo que señalas las compensaciones (trade-offs) y mantienes la velocidad, la calidad y la previsibilidad.

• Alinear a los principales stakeholders de Product, Applied Science, Data, Security y Engineering en cuanto a estándares de plataforma, decisiones de "build-vs-buy" y prioridades compartidas.