Aspiring AI Tech Lead — Architect & Mentor IA Teams

Creai; Ciudad de México; Híbrido; MXN 600.000 - 1.200.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

PTO ilimitado

Presupuesto para desarrollo

Equipo remoto

Cobertura médica

Plan de carrera

Ambiente startup flexible

Descripción de la vacante

Creai busca un Ingeniero de Software Full Stack para IA que coordine y evalúe el output generado por agentes IA, asegurando soluciones escalables y de alto impacto. Liderarás el diseño arquitectónico, definirás qué y por qué de cada solución y delegarás la ejecución táctica a la IA, manteniendo control de calidad y seguridad.

El rol evoluciona a Tech Lead, con oportunidad de liderar a un equipo, orientar a otros desarrolladores y garantizar entregas a tiempo, con enfoque en prácticas de IA

Formación

• Experiencia de 4 a 10 años como Full Stack Software Engineer (Desarrollo backend y frontend, ya sea escribiendo código directamente o dirigiendo su generación mediante herramientas de IA).
• Experiencia previa de mínimo 1 año liderando equipos técnicos, acompañando a otros desarrolladores y dando seguimiento a entregas.
• Excelente capacidad de comunicación para explicar decisiones técnicas, coordinarse con equipos multidisciplinarios y brindar retroalimentación efectiva.
• Indispensable: Sólidas habilidades de pensamiento lógico y resolución de problemas y proyectos.
• Dominio avanzado de Python, Javascript, React.
• Experiencia profunda con frameworks de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch.
• Conocimiento sólido de bibliotecas de datos como pandas y scikit-learn.
• Experiencia trabajando con plataformas en la nube como AWS, Google Cloud o Azure y sus servicios de machine learning.
• Bases sólidas en fundamentos de ingeniería de software, incluyendo estructuras de datos, patrones de diseño y principios de arquitectura.
• Experiencia utilizando agentes y herramientas de IA —como GitHub Copilot, Cursor o Claude Code— dentro de flujos reales de desarrollo.
• Experiencia con pipelines de CI/CD y pruebas unitarias.
• Conocimiento de bases de datos relacionales y no relacionales.
• Familiaridad con herramientas de control de versiones como Git.
• Experiencia en proyectos de aprendizaje automático o IA aplicada (MCP, LLMs y RAG).

Responsabilidades

• Orquestación de Desarrollo: Dirigir a agentes de IA para generar funciones y servicios, revisando y refactorizando el código resultante para garantizar que sea limpio, funcional, mantenible y esté alineado con la arquitectura del sistema.
• Escribir código propio cuando la tarea lo requiera, especialmente en piezas críticas o ambiguas donde el criterio humano marca la diferencia.
• Validación de Calidad: Diseñar la estrategia de pruebas (smoke tests, integración, end to end etc) y delegar su automatización a IA, verificando que la cobertura generada realmente valide los casos de negocio relevantes y no solo los casos evidentes.
• Gestión de Datos: Definir la arquitectura de pipelines batch de datos y usar IA para acelerar su construcción, auditando personalmente la validación de schemas y la coherencia entre orígenes y destinos.
• Modelado y Entrenamiento Inicial: Supervisar el entrenamiento de modelos estándar y el ajuste de hiperparámetros —ejecutado manualmente o asistido por IA— bajo la guía del equipo de IA, evaluando de forma crítica si los resultados obtenidos responden al problema de negocio planteado.
• Gestión de Incidentes: Usar IA para acelerar el triage y diagnóstico de incidentes, manteniendo la responsabilidad final de clasificar, comunicar y resolver runbooks comunes, y aportando criterio en los casos que la IA no puede resolver por sí sola.
• Seguridad del Software: Usar IA para ejecutar threat checklists y sugerir parches, validando y priorizando esas recomendaciones con criterio propio antes de aplicarlas, evitando falsos positivos o negativos que la IA no puede juzgar por contexto de negocio.
• Definición de Criterios de Calidad: Definir criterios de aceptación y Definition of Done para las tareas —incluyendo qué se considera un output de IA aceptable—, asegurando entregables completos, correctos y alineados al problema real de negocio, no solo funcionalmente correctos.
• Diseño de Flujos con IA: Diseñar prompts, contexto y flujos de trabajo reutilizables (plantillas, snippets, agentes configurados) para copilotos e IA generativa, elevando la productividad del equipo y estableciendo buenas prácticas de uso de IA dentro de Creai.

Conocimientos

Python

JavaScript

React

Inglés avanzado

Herramientas

TensorFlow

PyTorch

pandas

scikit-learn

Git

CI/CD

Descripción del empleo

Creai busca un Ingeniero de Software Full Stack para IA que coordine y evalúe el output generado por agentes IA, asegurando soluciones escalables y de alto impacto. Liderarás el diseño arquitectónico, definirás qué y por qué de cada solución y delegarás la ejecución táctica a la IA, manteniendo control de calidad y seguridad.

El rol evoluciona a Tech Lead, con oportunidad de liderar a un equipo, orientar a otros desarrolladores y garantizar entregas a tiempo, con enfoque en prácticas de IA