Senior Ai Backend Engineer — Remote (Node.Js / Aws)

Aditi Consulting; Quilmes; Hybrid; ARS 1,800,000 - 2,800,000; Full time

Job summary

Aditi Consulting busca un Backend AI Engineer Senior para liderar el desarrollo de servicios backend con IA generativa y automatizaciones IA. El rol demanda experiencia consolidada en Python, APIs y acceso a herramientas de IA en un entorno productivo con enfoque en producción.

El puesto es híbrido, con responsabilidad total sobre el producto y la implementación end-to-end de soluciones ML, integrando LLMs y gestionando el ciclo de vida de los modelos de IA.

Qualifications

• Experiencia consolidada en desarrollo backend con IA generativa y producción.
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Responsibilities

• Liderar técnicamente el componente de backend IA en coordinación con el Arquitecto Senior.
• Crear soluciones end-to-end en producción con ownership real sobre el producto.
• Desarrollar APIs en Python para exponer capacidades de IA.
• Integrar LLMs (APIs externas y modelos propietarios) y gestionar el ciclo de vida de los modelos de IA.

Skills

Python

API development

LLM integration

Backend architecture

Generative AI

Tools

Azure OpenAI

Semantic Kernel

Job description

Backend AI Engineer (SR) – Python / Azure OpenAI / Semantic Kernel (Híbrido)

Backend AI Engineer (SR) – Python / Azure OpenAI / Semantic Kernel (Híbrido)

Sobre el rol

Buscamos un/a Backend AI Engineer SR para sumarse al equipo de una empresa tecnológica líder en soluciones para grandes corporaciones, liderando el diseño, construcción y mantenimiento de servicios backend robustos con integración de modelos generativos y automatizaciones asistidas por IA. Rol para profesionales con experiencia consolidada en backend que quieran profundizar su expertise en ingeniería de IA Generativa y tener impacto técnico real en producción.

• Liderar técnicamente el componente de backend IA en coordinación directa con el Arquitecto Senior
• Crear soluciones end-to-end en producción con ownership real sobre el producto
• Desarrollar APIs en Python para la exposición de capacidades de inteligencia artificial
• Desarrollar eval agents, skills y sub-agentes con enfoque LLM-native
• Integrar LLMs (APIs externas y modelos propietarios) y gestionar el ciclo de vida de los modelos de IA