Software Development Engineer – Applied AI

Azkait; Ciudad de México; Presencial; MXN 600.000 - 1.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

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.

Formación

• 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).

Responsabilidades

• 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.

Conocimientos

Java

Python

REST APIs

NoSQL

CI/CD

Cloud (AWS)

Cloud (Azure)

Testing

English

React

Next.js

Kubernetes

Databricks

Herramientas

React

Next.js

Databricks

Kubernetes

AWS

Azure

Descripción del empleo

AZKAIT es una empresa Mexicana que busca y conecta el mejor talento IT con empresas Latinoamericanas y de Estados Unidos.

Software Development Engineer – Applied AI

Requisitos:
Experiencia: 4+ años de experiencia profesional en software engineering
Location: Calle Havre #9 Mexico City, Mexico City.

Description / Descripción Del Puesto

El Software Engineer es un ingeniero hands-on que diseña, construye y entrega features de producción dentro del CNPF Data & AI organisation. Entrega código de alta calidad, bien testeado, de forma independiente, y contribuye a las decisiones técnicas dentro del equipo.

Funciones y Responsabilidades

• Diseño & Desarrollo Backend: Diseñar, desarrollar y mantener servicios backend escalables en Java / Python.
• Integración AI/LLM: Construir componentes que integren AI/LLM models para procesamiento de contenido y conversación en el contexto de Mastercard Virtual C-Suite.
• Front-end en React: Desarrollar features front-end responsive en React o Next.js cuando sea requerido.
• Testing & Code Reviews: Escribir tests unitarios/integración y participar en code reviews para mantener calidad de ingeniería.
• Deployment Cloud-Native: Trabajar con NoSQL/document databases y hacer deployment vía CI/CD pipelines a Kubernetes en AWS y Azure.
• Colaboración Cross-Functional: Colaborar dentro del equipo autónomo para estimar, planear y entregar items del roadmap. Contribuir a innovation y mejora continua del SDLC.

Requisitos MUST HAVE (Obligatorios)

• 4+ años de experiencia profesional en software engineering.
• Strong hands-on Java y/o Python development.
• REST APIs, microservicios.
• NoSQL / document databases.
• Experiencia con CI/CD, containers y cloud (AWS y/o Azure).
• Solid engineering fundamentals: data structures, design patterns, testing.
• Inglés Avanzado (evaluado en L1 FloCareer).

Nice to Have (Deseables)

• React o Next.js front-end experience.
• GenAI / LLM integration, prompt engineering, o RAG experience.
• Databricks exposure.
• AI coding assistants para productivity.
• Confort operando en un equipo fully autonomous que es dueño del delivery end-to-end.
• Strong fundamentals en la disciplina relevante y buen culture fit.
• Capacidad de trabajar en un entorno cloud-agnostic (AWS + Azure).

Stack Técnico — Resumen

• Backend Core: Java
• Python
• Microservicios
• REST APIs
• AI / LLM (deseable): LLM Integration
• GenAI
• RAG
• Prompt Engineering
• Agentic patterns
• Front-end (deseable): React
• Next.js
• Bases de Datos: NoSQL
• Document databases
• Cloud & DevOps: Kubernetes
• AWS
• Azure
• CI/CD Pipelines
• Containers
• Data Platform (deseable): Databricks
• Fundamentals: Data Structures
• Design Patterns
• Testing (Unit & Integration)
• Code Reviews