Tech Lead Senior

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

Sobre Creai

En Creai, nos especializamos en aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para transformar negocios. Nuestra misión es ayudar a los clientes a reducir costos, aumentar la eficiencia y desbloquear nuevas oportunidades mediante soluciones de IA de vanguardia.

Descripción del Puesto

Buscamos un Full Stack Software Engineer para IA, tu rol central ya no es escribir código línea por línea, sino dirigir, supervisar y validar el trabajo de agentes de IA generativa y agentica que construyen soluciones escalables y de alto impacto. Usarás tu dominio técnico y de negocio para diseñar la arquitectura correcta, definir el qué y el por qué de cada solución, delegar la ejecución táctica a la IA, y ejercer el criterio necesario para juzgar, corregir y aprobar sus outputs antes de que lleguen a producción.

Serás responsable de entregar funcionalidades completas de complejidad media con velocidad y calidad, asegurando que la velocidad que da la IA no comprometa la estabilidad, seguridad ni mantenibilidad del sistema. Colaborarás con otros ingenieros y equipos multidisciplinarios para integrar servicios, pipelines y modelos, fortaleciendo los estándares técnicos y las prácticas de supervisión de IA dentro de Creai.

Esta posición está diseñada para evolucionar en el corto plazo hacia un rol de Tech Lead, por lo que buscamos a una persona con potencial e interés para asumir progresivamente el liderazgo técnico y humano de un equipo. Esto incluirá orientar a otros desarrolladores, tomar decisiones técnicas, promover buenas prácticas, dar seguimiento a las entregas y contribuir al desarrollo y desempeño del equipo.

Este Puesto Exige

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, dado que los errores de datos introducidos por IA suelen ser sutiles y costosos de detectar tarde.

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.

Requisitos

• De 4 a 10 años de experiencia 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. Estas competencias serán evaluadas durante el proceso de entrevistas.
• 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. Estos conocimientos serán esenciales para evaluar código y soluciones generadas por IA.
• 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).

Habilidades Profesionales

• Criterio técnico para juzgar cuándo confiar en un output de IA y cuándo cuestionarlo, corregirlo o rediseñarlo por completo.
• Autonomía en la resolución de tareas de complejidad media, incluyendo la orquestación de múltiples herramientas de IA.
• Colaboración efectiva dentro de equipos multidisciplinarios.
• Interés en prácticas de DevSecOps y en el uso de IA para mejorar la productividad.

Soft Skills

• Inglés avanzado (escrito y oral) para la comunicación clara con audiencias técnicas y no técnicas.
• Habilidades probadas de liderazgo técnico y mentoría de otros ingenieros.
• Capacidad para colaborar eficazmente con equipos multifuncionales de científicos de datos y producto.
• Enfoque en la entrega de soluciones de alta calidad con pruebas rigurosas.
• Mentalidad innovadora y compromiso con la investigación constante.

Beneficios

• Trabajo Híbrido-Remoto con horario alineado a CST (Ciudad de México).
• PTO ilimitado: Confiamos en que gestionarás tu tiempo de manera efectiva.
• Presupuesto anual para desarrollo: Acceso a cursos, certificaciones y conferencias.
• Presupuesto para equipamiento: Configura tu espacio de trabajo remoto ideal.
• Beneficio de salud: Acceso a cobertura médica privada o subsidios para seguro médico.
• Oportunidades de crecimiento: Plan de carrera y mentoría con expertos en IA y tecnología.
• Ambiente de startup dinámico y flexible: Autonomía para tomar decisiones y proponer ideas, con un enfoque en resultados en lugar de horas trabajadas.
• Balance vida-trabajo: Cultura que prioriza la flexibilidad y el bienestar, permitiéndote gestionar tu tiempo sin sacrificar tu vida personal.

Incluso si no cumples con todos los requisitos, valoramos experiencias y perspectivas diversas. Si te apasiona el reclutamiento y quieres crecer en una empresa enfocada en datos e IA, nos encantaría conocerte.