Senior AI Engineer

1 giorno fa

Modena, Emilia-Romagna, Italia Tekton Labs Da remoto Tempo pieno 2.500 USD Tempo determinato

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En Tekton Labs buscamos un Senior AI Engineer para liderar el diseño, construcción y operación de sistemas de Inteligencia Artificial en producción dentro de un squad de delivery propio (ASD). El rol es dueño del ciclo completo de las capacidades de IA del producto: desde la ingesta y preparación de datos multiformato hasta la arquitectura de orquestación de LLMs y el despliegue autónomo en la nube. Buscamos un perfil de ingeniería de software con criterio técnico sólido para construir soluciones RAG sostenibles, optimizadas en costos de inferencia y preparadas para operar a escala. Offer: Contractor: USD 2500.00 Timezone: (UTC-05:00) Lima, Peru
- Peru Time (PET) English Level: A1
- Beginner Spanish Level: C2
- Native

Responsibilities:
Diseñar y ser dueño de arquitecturas RAG en producción, definiendo estrategias de vectorización, selección de embeddings, retrieval híbrido y re-ranking. Orquestar LLMs y flujos de trabajo complejas utilizando LangChain o LangGraph, gestionando estados, memoria conversacional y tool calling. Diseñar y desarrollar arquitecturas de microservicios y APIs REST en Python con FastAPI, definiendo contratos, versionado y manejo de errores. Desplegar y operar la infraestructura en AWS de manera autónoma, aplicando criterios de escalabilidad y control de costos de inferencia. Diseñar pipelines de ingesta, extracción y parsing de datos multiformato aplicando criterios rigurosos de calidad de datos. Implementar sistemas de evaluación automatizada para medir de forma sistemática la calidad y precisión de las respuestas generadas por los LLMs. Integrarse activamente en las ceremonias ágiles del squad ASD y colaborar con el Technical Delivery Lead. Must have: 6+ años de experiencia en desarrollo Backend, con al menos 2+ años trabajando con sistemas de IA/LLM en producción. Dominio avanzado de Python y desarrollo de APIs REST con frameworks modernos (preferiblemente FastAPI). Experiencia demostrable en arquitectura RAG en producción (vectorización, embeddings, retrieval dense/hybrid). Experiencia práctica en orquestación de agentes y LLMs con LangChain o LangGraph. Conocimiento sólido en diseño de microservicios, APIs REST y sistemas distribuidos. Autonomía en la gestión y despliegue de infraestructura en AWS. Experiencia construyendo pipelines de ingesta y parsing de documentos multiformato. Manejo de control de versiones con Git y flujos de CI/CD. Nice to have: Experiencia en Machine Learning clásico (entrenamiento, validación y monitoreo). Prácticas de MLOps: versionado de modelos, reentrenamiento y detección de drift. Manejo de PostgreSQL y arquitecturas multi-tenant. Pruebas automatizadas utilizando pytest o testcontainers. Conocimientos en modelos multimodales (TTS/STT, visión), NLP tradicional o estándares de la industria (SCORM, LTI, xAPI). 💡 Are you interested in this opportunity? Apply by sending your resume and briefly tell us why you want to participate in this project 🚀

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