Senior AI Data Pipelines Architect

entropia AI; Ciudad de México; On-site; MXN 600,000 - 1,200,000; Full time

Job summary

Entropia AI busca un/a Senior Data & AI Integration Engineer para diseñar y construir la infraestructura que conecta datos con soluciones de IA en producción en Ciudad de México.

Trabajarás con APIs, ETL/ELT, bases de datos y modelos de lenguaje para transformar datos en insumos para sistemas de IA generativa, asegurando calidad, seguridad y escalabilidad.

La posición requiere experiencia en entornos cloud (AWS, GCP o Azure) y prácticas CI/CD para despliegues fiables.

Qualifications

• Experiencia en Python en entornos productivos.
• Experiencia en cloud (AWS, GCP o Azure).
• Experiencia trabajando con APIs, ETL/ELT y modelado de datos.
• Conocimiento práctico en LLMs, prompt engineering o arquitecturas RAG.
• Buen entendimiento de bases de datos (SQL).
• Mentalidad de ingeniería: orden, estructura y escalabilidad.

Responsibilities

• Diseñar y construir pipelines de datos (ETL/ELT) escalables en entornos cloud.
• Integrar APIs y fuentes de datos complejas de forma robusta y resiliente.
• Trabajar con modelos de lenguaje (LLMs) para procesamiento, clasificación y generación de información.
• Diseñar estructuras de datos eficientes para consumo por aplicaciones y sistemas de IA.
• Asegurar calidad, seguridad y monitoreo de los datos en producción.
• Colaborar en despliegues y buenas prácticas de ingeniería (CI/CD, versionado).

Skills

Python

Cloud

APIs

ETL/ELT

Data modeling

LLMs

Prompt engineering

RAG

SQL

CI/CD

Tools

LangChain

LlamaIndex

Airflow

Docker

Job description

Entropia AI busca un/a Senior Data & AI Integration Engineer para diseñar y construir la infraestructura que conecta datos con soluciones de IA en producción en Ciudad de México.

Trabajarás con APIs, ETL/ELT, bases de datos y modelos de lenguaje para transformar datos en insumos para sistemas de IA generativa, asegurando calidad, seguridad y escalabilidad.

La posición requiere experiencia en entornos cloud (AWS, GCP o Azure) y prácticas CI/CD para despliegues fiables.