Senior AI Engineer – Python / FastAPI / GenAI

Capital Empresarial Horizonte; Región Centro, Santiago de Querétaro, Monterrey; Híbrido; MXN 1.016.000 - 1.216.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Horario de Oficina

Nomina 100%

Prestaciones de Ley

Prestaciones superiores (SGMM familiar

SV 1 millón

Vales de despensa

30 días de aguinaldo

PTU

Descripción de la vacante

Capital Empresarial Horizonte busca un Ingeniero de Software Senior orientado a Backend e IA Generativa para diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones escalables usando Python, FastAPI y tecnologías de nube. Trabajará en arquitectura, APIs y sistemas multiagente.

Se requiere experiencia en ML/Generative AI, APIs de LLM, pipelines RAG y orquestación de LLM. Es un puesto híbrido con 3 días de Home Office y 2 días en sitio, para laborar en CDMX, GDL, QRO o MTY.

Formación

• Experiencia sólida en Python y FastAPI.
• Arquitectura Backend/Microservicios.
• Despliegue de IA en producción.
• Conocimientos de ML y Generative AI.
• Experiencia con APIs LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI, Azure OpenAI, AWS Bedrock).
• Experiencia con LangChain, LlamaIndex, LangGraph.
• Arquitecturas RAG y Multi-Agent.
• Microservicios y sistemas escalables.
• Eventos (Kafka, Pub/Sub, SQS).
• Bases de datos SQL/NoSQL: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DynamoDB, Firestore.
• Docker, Kubernetes.
• Proveedor Cloud: AWS/Azure/GCP.
• CI/CD, observabilidad y despliegues automatizados.
• Conocimientos de GCP, Vertex AI, Cloud Run.
• MLOps, model serving y observabilidad de LLMs.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener servicios backend escalables con Python y FastAPI.
• Arquitecturas basadas en microservicios.
• APIs REST y su integración con sistemas internos y externos.
• Tomar decisiones de arquitectura para escalabilidad, seguridad y rendimiento.
• Implementar soluciones event-driven con Kafka, Pub/Sub o SQS.
• Modelar datos en SQL/NoSQL.
• Desplegar aplicaciones containerizadas en Docker y Kubernetes.
• Generative AI con ecosistemas modernos de LLM.
• Construir arquitecturas RAG productivas con pipelines y bases vectoriales.
• Orquestar LLM con LangChain, LlamaIndex o LangGraph.
• Diseñar prompts para precisión y rendimiento.
• AI Agents / Multi-Agent Systems.
• Integrar IA de terceros.
• Monitoreo, tracing y observabilidad de LLMS.
• Optimizar latencia, throughput y costo de inferencia.
• CI/CD y resolución de incidentes de producción.
• Traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas.
• PRDs, Technical Design Documents y RFCs.
• Code reviews y mentoría a desarrolladores junior.
• Colaborar con Product, Data Science, ML Engineering y DevOps.

Conocimientos

Inglés conversacional

Herramientas

Python

FastAPI

Docker

Kubernetes

LangChain

LlamaIndex

LangGraph

Kafka

Pub/Sub

SQS

PostgreSQL

MySQL

MongoDB

DynamoDB

Firestore

AWS

Azure

GCP

Vertex AI

Cloud Run

CI/CD

Observabilidad

Google Cloud Storage

MLOps

Descripción del empleo

Ingeniero de Software Senior – IA Generativa y Python

Inglés conversacional obligatorio

Trabajo en esquema hibrido (3 días Home Office - 2 días en sitio)

A laborar en CDMX o GDL o QRO o MTY

Experiencia: 8+ años de experiencia profesional deseable

Inglés: C1 / Fluido

Objetivo del puesto

Buscamos un Senior Software Engineer con orientación a Backend e Inteligencia Artificial, capaz de diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones escalables utilizando Python, FastAPI, Cloud, Machine Learning y Generative AI. La persona será responsable de construir servicios backend de alto desempeño y aplicaciones de IA generativa, participando en decisiones de arquitectura, diseño de sistemas, integración de APIs, arquitecturas RAG y sistemas multiagente.

Requisitos técnicos

• Experiencia sólida en Python y FastAPI.
• Experiencia en desarrollo de software y arquitectura Backend/Microservicios.
• Experiencia práctica construyendo y desplegando aplicaciones de IA en producción.
• Conocimientos de Machine Learning y Generative AI.
• Experiencia con APIs de modelos LLM como OpenAI, Anthropic, Vertex AI, Azure OpenAI o AWS Bedrock.
• Experiencia con frameworks de orquestación LLM como LangChain, LlamaIndex o LangGraph.
• Experiencia desarrollando arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Conocimientos de Prompt Engineering y sistemas Multi-Agent.
• Experiencia con arquitecturas de microservicios y diseño de sistemas escalables.
• Conocimientos de arquitecturas orientadas a eventos utilizando Kafka, Pub/Sub o SQS.
• Experiencia con bases de datos relacionales y/o NoSQL: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, DynamoDB, Firestore, entre otras.
• Conocimientos de Docker y Kubernetes.
• Experiencia con al menos un proveedor Cloud: AWS, Azure o GCP.
• Conocimientos de CI/CD, observabilidad, monitoreo y despliegues automatizados.
• Deseable experiencia con GCP, Cloud Run, Vertex AI y Google Cloud Storage.
• Deseable conocimiento de MLOps, model serving, feature stores y evaluación/observabilidad de LLMs.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener servicios backend escalables utilizando Python y FastAPI.
• Diseñar e implementar arquitecturas basadas en microservicios.
• Desarrollar APIs REST robustas e integrarlas con sistemas internos y externos.
• Participar en decisiones de arquitectura relacionadas con escalabilidad, seguridad, disponibilidad y rendimiento.
• Implementar soluciones event-driven utilizando Kafka, Pub/Sub o SQS.
• Diseñar y optimizar modelos de datos en bases SQL y NoSQL.
• Desarrollar y desplegar aplicaciones containerizadas utilizando Docker y plataformas Cloud/Kubernetes.
• Diseñar y desarrollar soluciones Generative AI utilizando ecosistemas modernos de LLM.
• Construir arquitecturas RAG de nivel productivo, incluyendo pipelines de recuperación y bases de datos vectoriales.
• Implementar orquestación de LLM mediante LangChain, LlamaIndex y/o LangGraph.
• Diseñar estrategias de Prompt Engineering para mejorar precisión, rendimiento y confiabilidad.
• Desarrollar soluciones de AI Agents / Multi-Agent Systems.
• Integrar modelos y servicios de IA de terceros.
• Implementar mecanismos de evaluación, observabilidad, tracing y monitoreo de aplicaciones LLM.
• Optimizar latencia, throughput y costos de inferencia.
• Participar en el diseño y mantenimiento de pipelines CI/CD.
• Resolver incidentes y problemas de producción, mejorando la confiabilidad de las plataformas.
• Traducir requerimientos de negocio ambiguos en soluciones técnicas escalables.
• Elaborar PRDs, Technical Design Documents y RFCs.
• Realizar code reviews y promover buenas prácticas de ingeniería.
• Dar mentoría a desarrolladores junior.
• Colaborar con equipos de Product, Data Science, ML Engineering y DevOps.

Ofrecemos:

• Horario de Oficina
• Esquema 100% nomina
• Sueldo: de hasta $100,000 MXN brutos mensuales.
• Prestaciones de Ley
• Prestaciones superiores (SGMM familiar, SV 1 millón, Vales de despensa, 30 días de aguinaldo, PTU)