Frontend Engineer (React Native)

Tempo (Yc S23); La Pampa; Híbrido; ARS 900.000 - 1.800.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Hybrid work model

Se trabaja en Argentina

Descripción de la vacante

Tempo (Yc S23) busca un Full Stack o Frontend Engineer con experiencia en productos con Generative AI para unirse al equipo. Iniciarás con un foco fuerte en UI/UX y evolucionarás hacia soluciones AI reutilizables que automaticen tareas de ingeniería y soporte.

Colaborarás con UX, DevOps, Data y AI en productos de alto impacto, con autonomía técnica y espacio para experimentar. Requisitos: +5 años de desarrollo, +2 años con LLMs/RAG, React+TypeScript y backend en Python, más experiencia en

Formación

• +5 años de experiencia en desarrollo de software.
• +2 años trabajando con LLMs, RAG, agentes o productos basados en Generative AI.
• Dominio sólido de React + TypeScript y experiencia con al menos un backend moderno (Python).
• Experiencia publicando extensiones de editores o desarrollando sobre entornos tipo IDE (deseable).
• Experiencia práctica operando pipelines de agentes en producción.
• Familiaridad con containers, despliegue cloud, prácticas DevSecOps.
• Inglés técnico (oral y escrito). Residencia en Buenos Aires, Argentina o disponibilidad para esquema híbrido.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar flujos LLM (prompting, tools, agents) usando librerías modernas.
• Desarrollar interfaces interactivas en React + TypeScript con componentes complejos (editores de código, tool panels).
• Construir APIs y servicios backend en Python, con soporte para streaming de tokens y WebSockets.
• Integrar bases vectoriales (Pinecone, pgvector, Weaviate, RAGFlow) para RAG y memoria de contexto.
• Asegurar calidad, trazabilidad y gobernanza mediante observabilidad (OpenTelemetry), logging y control de cuotas.
• Collaborar en workshops internos y demos externas para iniciativas de AI generativa.

Conocimientos

React

TypeScript

LLMs

RAG

Agentes

Frontend development

UX/UI

English technical

Herramientas

Python

WebSockets

Pinecone

pgvector

Weaviate

OpenTelemetry

Descripción del empleo

• Ofertas de Frontend Engineer React Native en L...

Buscamos Full Stack o Frontend Engineer con experiencia en desarrollo de productos con Generative AI (LLMs, agentes, RAG, para sumarse a nuestro equipo. Vas a comenzar desarrollando un producto técnico con fuerte foco en UI/UX, pero el rol evoluciona hacia la creación de soluciones AI reutilizables que automaticen tareas de ingeniería, soporte y análisis.
Vas a trabajar junto a equipos de UX, DevOps, Data y AI en productos de alto impacto, con autonomía técnica y espacio para experimentar con nuevas tecnologías.

• Diseñar e implementar flujos LLM (prompting, tools, agents) usando librerías
  modernas.
• Desarrollar interfaces interactivas en React + TypeScript con componentes
  complejos (por ej., editores de código, tool panels, .
• Construir APIs y servicios backend en o Python, con soporte para streaming
  de tokens y WebSockets.
• Integrar bases vectoriales (Pinecone, pgvector, Weaviate, RAGFlow) para RAG y
  memoria de contexto.
• Asegurar calidad, trazabilidad y gobernanza mediante observabilidad
  (OpenTelemetry), logging y control de cuotas.
• Collaborar en workshops internos y demos externas para iniciativas de AI generativa.
  
• +5 años de experiencia en desarrollo de software.
• +2 años trabajando con LLMs, RAG, agentes o productos basados en Generative AI.
• Dominio sólido de React + TypeScript y experiencia con al menos un backend
  moderno ( o Python).
• Experiencia publicando extensiones de editores o desarrollando sobre entornos
  tipo IDE (deseable).
• Experiencia práctica operando pipelines de agentes en producción.
• Familiaridad con containers, despliegue cloud, prácticas DevSecOps.
• Inglés técnico (oral y escrito). Residencia en Buenos Aires, Argentina o
  disponibilidad para esquema híbrido
• Vas a trabajar en problemas técnicos reales, no en demos.
• Participás en todo el ciclo: desde el diseño de UX hasta la arquitectura de agentes.
• Autonomía para elegir frameworks, probar herramientas nuevas y publicar pruebas
  de concepto.
• Posibilidad de impacto directo en productos críticos de ingenieria y negocio.