Sobre el Desafío
Para una importante Fintech buscamos un/a ingeniero/a de software que haya evolucionado hacia la inteligencia artificial y que hoy construya agentes y soluciones basadas en LLMs que funcionan en producción, con usuarios reales. Tu trabajo será diseñar, desarrollar y operar features de AI que generen impacto en usuarios y equipos internos, con respuestas confiables, medibles y de alto rendimiento. Es un rol 100% hands-on: tú escribes el código y respondes por las decisiones de diseño.
¿Cuál será tu rol?
Diseñar, construir y llevar a producción soluciones de AI end-to-end: agentes inteligentes, asistentes internos y workflows automatizados basados en LLMs.
Tomar las decisiones de arquitectura y diseño de cada solución, y responder por ellas. Ajustarlas según su comportamiento real en producción.
Desarrollar y optimizar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para lograr respuestas precisas y contextualizadas.
Integrar APIs de modelos de lenguaje (OpenAI, Anthropic u otros) y frameworks de orquestación (LangChain, LangGraph, n8n) para construir agentes multi-step y stateful.
Aplicar prácticas de MLOps, observabilidad y evaluación de modelos (por ejemplo, LangSmith) para asegurar calidad, trazabilidad y mejora continua.
Definir junto a producto, diseño y data los casos de uso, las métricas de éxito y la experiencia de usuario de cada solución.
Mantener pipelines de CI/CD y estándares de ingeniería que garanticen calidad, seguridad y escalabilidad.
Participar en code reviews y discusiones técnicas, y aportar al conocimiento interno en AI (playbooks, guilds).
¿Qué buscamos?
Una carrera que empezó en desarrollo de software, siguió con especialización en Machine Learning (idealmente con experiencia en Deep Learning anterior al auge de los LLMs) y hoy está enfocada en IA aplicada y agentes.
Al menos 1 año de experiencia en IA en un rol posterior a tu etapa inicial como desarrollador/a. Con 2 años o más, mejor.
Haber llevado agentes o soluciones de AI a producción, con usuarios reales, siendo responsable de las decisiones de diseño y de los ajustes posteriores.
Experiencia en MLOps: despliegue, monitoreo, evaluación y mejora de modelos en producción.
Experiencia práctica con APIs de LLMs y prompt engineering a escala.
Conocimiento de frameworks de agentes y orquestación (LangChain, LangGraph, AutoGen o similares).
Experiencia con bases de datos vectoriales y búsqueda semántica.
Base sólida de ingeniería de software: código limpio, testing, control de versiones y CI/CD.
Capacidad para definir y medir métricas de AI (latencia, tasa de éxito, hallucination rate, satisfacción de usuario).
Título en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación o carreras afines.
Suma: experiencia en startups o fintechs de Latinoamérica.
Este rol no es para perfiles de Data Science sin experiencia en desarrollo de software.
Competencias clave
Orientación a producto y a impacto: te importa que la solución funcione para el usuario, no solo que el modelo funcione.
Autonomía y ownership sobre lo que construyes.
Pensamiento analítico y mentalidad de experimentación.
Comodidad trabajando en entornos dinámicos y con ambigüedad.
Colaboración con equipos multidisciplinarios.
¿Qué ofrecemos?
Proyectos de AI de alto impacto, con usuarios reales.
Acceso a herramientas de última generación (LLMs, copilots, observabilidad de AI).
Trabajo 100% remoto en horario de México, CDMX.
Compensación competitiva.
Un equipo colaborativo y enfocado en innovación.
En VON DER HEIDE creemos que el talento es el motor del éxito. Nuestra pasión es acompañar a las organizaciones a construir equipos que generen impacto en su camino de evolución.
Si te identificas con esta oportunidad y quieres potenciar tu carrera en un entorno desafiante y con proyección, te invitamos a postular.