Applied AI Software Engineer – Backend, LLM & Cloud

Azkait; Ciudad de México; On-site; MXN 600,000 - 1,000,000; Full time

Job summary

Azkait busca un Software Development Engineer – Applied AI para diseñar, construir y entregar features de producción dentro de la organización de Data & AI. El candidato trabajará en backend escalable con Java/Python, integrará AI/LLM y contribuirá en decisiones técnicas clave.

Se valorará experiencia en frontend con React/Next.js cuando sea necesario, pruebas y revisión de código, y despliegue CI/CD hacia Kubernetes en AWS/Azure.

Qualifications

• 4+ años de experiencia profesional en software engineering.
• Dominio fuerte de Java y/o Python.
• Experiencia con REST APIs y microservicios.
• Conocimiento de NoSQL / bases de datos documentales.
• Experiencia con CI/CD, containers y nube (AWS y/o Azure).
• Fundamentos de ingeniería: estructuras de datos, patrones de diseño y testing.
• Inglés avanzado (evaluado en L1 FloCareer).

Responsibilities

• Diseño, desarrollo y entrega de features de producción en backend escalables en Java/Python.
• Integración de AI/LLM para procesamiento de contenido y conversación en contextos relevantes.
• Desarrollo de front-end en React o Next.js cuando se requiera.
• Escritura de tests unitarios e de integración y participación en code reviews.
• Deployment en entornos Cloud-Native con CI/CD hacia Kubernetes en AWS y Azure.
• Colaborar en un equipo autónomo para estimar, planear y entregar items del roadmap.

Skills

Java

Python

REST APIs

NoSQL

CI/CD

Cloud (AWS)

Cloud (Azure)

Testing

English

React

Next.js

Kubernetes

Databricks

Tools

React

Next.js

Databricks

Kubernetes

AWS

Azure

Job description

Azkait busca un Software Development Engineer – Applied AI para diseñar, construir y entregar features de producción dentro de la organización de Data & AI. El candidato trabajará en backend escalable con Java/Python, integrará AI/LLM y contribuirá en decisiones técnicas clave.

Se valorará experiencia en frontend con React/Next.js cuando sea necesario, pruebas y revisión de código, y despliegue CI/CD hacia Kubernetes en AWS/Azure.