Senior Software Engineer – AI / Backend

Capital Empresarial Horizonte; Ciudad de México; Híbrido; MXN 900.000 - 1.500.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Horario de Oficina

Esquema 100% nomina

Sueldo abierto a negociación

Prestaciones de Ley

Prestaciones superiores

Descripción de la vacante

Capital Empresarial Horizonte busca un Senior Software Engineer – AI/Backend para diseñar y entregar soluciones de IA en entornos productivos.

Se requiere dominio de Python y FastAPI, experiencia con microservicios, AWS/Azure/GCP y herramientas de orquestación de LLMs. Trabajo híbrido en CDMX, Monterrey, Querétaro o Guadalajara; inglés conversacional obligatorio. Sueldo negociable y prestaciones de ley.

Formación

• Ingeniería o experiencia equivalente en software.
• 5+ años de experiencia en desarrollo de software.
• Al menos 3 años desarrollando y desplegando IA en ambientes productivos.
• Dominio de Python y FastAPI.
• Experiencia con al menos un proveedor Cloud: AWS, Azure o GCP.
• Experiencia en ML y Generative AI APIs.
• Arquitectura de microservicios y diseño de sistemas.
• Conocimientos de Docker y Kubernetes.
• Experiencia con arquitecturas orientadas a eventos (Kafka, Pub/Sub, SQS).
• Experiencia con bases de datos relacionales y NoSQL.
• APIs REST e integración de sistemas.
• Conocimientos en AI / GenAI.
• Experiencia con frameworks de orquestación de LLMs (LangChain, LlamaIndex, LangGraph).
• Diseño y arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Sistemas multi-agente / Agentic AI.
• Integración de modelos IA (OpenAI, Anthropic, Vertex AI, Azure OpenAI, AWS Bedrock).
• Observabilidad, monitoreo y trazabilidad de GenAI.
• Seguridad, gobierno y cumplimiento en IA.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar y mantener microservicios backend con Python y FastAPI.
• Diseñar e implementar APIs REST y su integración con sistemas internos y externos.
• Participar en decisiones de arquitectura para escalabilidad, disponibilidad y rendimiento.
• Diseñar soluciones orientadas a eventos con Kafka, Pub/Sub o SQS.
• Modelar datos para relacionales y NoSQL.
• Implementar contenedores Docker y Kubernetes.
• Diseñar soluciones Cloud Native en AWS, Azure o GCP.
• Configurar pipelines CI/CD y monitoreo.
• Garantizar seguridad y cumplimiento en infraestructuras IA.
• Desarrollar soluciones GenAI y flujos RAG.
• Orquestar LLMs con LangChain/LlamaIndex/LangGraph.
• Optimizar prompts y evaluar desempeño de IA.
• Monitorear observabilidad y resolver incidentes.

Conocimientos

Ingles (conversacional)

Python

FastAPI

Microservices

REST APIs

AI / ML

LLMs / GenAI

Seguridad y cumplimiento

Arquitectura orientada a eventos

SQL / NoSQL

Educación

Ingeniería en Sistemas, Informática, Computación o afín

Herramientas

Docker

Kubernetes

Kafka

Pub/Sub

SQS

LangChain

LlamaIndex

LangGraph

OpenAI / AWS Bedrock / Vertex AI

Descripción del empleo

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Senior Software Engineer – AI / Backend

Ingles conversacional obligatorio

Trabajo en esquema hibrido en CDMX, Monterrey, Querétaro o Guadalajara

Requisitos

• Ingeniería en Sistemas, Informática, Computación o carrera afín, o experiencia práctica equivalente.
• 5+ años de experiencia en desarrollo de software.
• Al menos3años de experiencia práctica desarrollando y desplegando aplicaciones de Inteligencia Artificial en ambientes productivos.
• Dominio de Python y FastAPI.
• Experiencia con al menos un proveedor Cloud: AWS, Azure o GCP.
• Experiencia en Machine Learning y Generative AI APIs.
• Experiencia en arquitectura de microservicios y diseño de sistemas.
• Conocimientos de Docker y Kubernetes.
• Experiencia con arquitecturas orientadas a eventos y tecnologías como Kafka, Pub/Sub o SQS.
• Experiencia trabajando con bases de datos relacionales y NoSQL.
• Experiencia con APIs REST e integración de sistemas.
• Conocimientos en AI / GenAI
• Experiencia con frameworks de orquestación de LLMs como:LangChainLlamaIndexLangGraphPrompt Engineering.
• Diseño e implementación de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) en ambientes productivos.
• Experiencia con sistemas multi-agente / Agentic AI.
• Integración de APIs de modelos de IA como OpenAI, Anthropic, Vertex AI, Azure OpenAI o AWS Bedrock.
• Conocimientos de evaluación, observabilidad y monitoreo de aplicaciones basadas en LLM.
• Conocimientos de seguridad, gobierno y cumplimiento aplicados a soluciones de IA.

Principales responsabilidades

Backend y Arquitectura

• Diseñar, desarrollar y mantener servicios backend escalables utilizando Python y FastAPI.
• Diseñar e implementar aplicaciones basadas en microservicios.
• Desarrollar APIs REST robustas e integrarlas con sistemas internos y externos.
• Participar en decisiones de arquitectura relacionadas con escalabilidad, disponibilidad, seguridad, tolerancia a fallos y rendimiento.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones orientadas a eventos utilizando Kafka, Pub/Sub, SQS u otras tecnologías.
• Diseñar y optimizar modelos de datos para bases relacionales y NoSQL.
• Implementar aplicaciones containerizadas utilizando Docker y plataformas administradas o Kubernetes.

Cloud e Infraestructura

• Diseñar, desarrollar y administrar soluciones Cloud Native sobre AWS, Azure o GCP.
• Implementar y mantener pipelines de CI/CD.
• Diseñar arquitecturas Cloud seguras, resilientes y eficientes en costos.
• Monitorear la salud de las aplicaciones y resolver incidentes productivos.
• Utilizar servicios Cloud para almacenamiento, cómputo, observabilidad y cargas de trabajo de Inteligencia Artificial.

AI / Generative AI

• Diseñar y desarrollar aplicaciones empresariales basadas en Generative AI y LLMs.
• Construir arquitecturas RAG productivas utilizando bases de datos vectoriales y pipelines de recuperación.
• Implementar orquestación de LLMs mediante LangChain, LlamaIndex, LangGraph u otras herramientas.
• Diseñar y optimizar estrategias de Prompt Engineering.
• Desarrollar sistemas multi-agente para automatización de procesos y workflows complejos.
• Integrar modelos y servicios de IA de diferentes proveedores.
• Evaluar y mejorar el desempeño, precisión, confiabilidad y costo de las soluciones de IA.
• Implementar mecanismos de observabilidad, evaluación, tracing y monitoreo de aplicaciones GenAI.
• Asegurar que las soluciones cumplan con estándares de seguridad, gobierno y compliance.

MLOps y Operación de AI

• Apoyar el despliegue, serving, monitoreo y ciclo de vida de modelos.
• Colaborar en procesos de feature engineering y feature stores cuando aplique.
• Implementar herramientas de observabilidad y evaluación para soluciones de IA.
• Optimizar latencia, throughput y costos de inferencia.
• Participar en la resolución de incidentes y mejora continua de las plataformas de AI.

Ofrecemos:

• Horario de Oficina
• Esquema 100% nomina
• Sueldo abierto a negociación de acuerdo a experiencia
• Prestaciones de Ley
• Prestaciones superiores (SGMM familiar, SV 1 millón, Vales de despensa, 30 días de aguinaldo, PTU)