Acid Labs

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8 días
Expira 28/10/2026

AI Engineer

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Sobre Nosotros

Hay empresas que están cambiando el mundo, y detrás de ellas, hay equipos que necesitan ir más lejos, pensar distinto, moverse más rápido.

En Acid Labs nos sumamos a los equipos tech de las empresas que están liderando el futuro digital en las industrias más desafiantes de Latinoamérica, con talento especializado que entiende la complejidad, respira colaboración y encuentra claridad donde otros ven ruido.

Y lo hacemos #RadicalmenteMejor

Propósito del rol

Se busca un/a Senior AI Engineer con un perfil híbrido que combine una sólida experiencia en ingeniería de AI/ML con un fuerte dominio del desarrollo backend. Este rol es crucial para el diseño y la validación de componentes de inteligencia artificial de nuestra plataforma.

Principales funciones

  • Diseñar y desarrollar la lógica de backend de la plataforma.
  • Concebir y validar componentes avanzados de inteligencia artificial.
  • Implementar y optimizar pipelines de RAG para mejorar la relevancia de las respuestas.
  • Desarrollar y mantener frameworks de evaluación para modelos de IA.
  • Integrar soluciones de IA con plataformas como Amazon Bedrock.
  • Aplicar técnicas de prompt engineering.
  • Gestionar el ciclo de vida de agentes y herramientas.

Requisitos

  • Experiencia mínima de 5 años en desarrollo backend.
  • Al menos 2 años de experiencia en AI/ML aplicada.
  • Dominio de Python y frameworks como FastAPI o Flask.
  • Experiencia con LLMs.
  • Conocimiento en MLOps/LLMOps y servicios de AWS.
  • Dominio de SQL y experiencia en modelado de datos.
  • Experiencia con Docker, Git y GitHub.

Deseables

  • Experiencia en preparación de datos para modelos de Machine Learning.
  • Conocimiento en entrenamiento y validación de modelos.
  • Manejo de frameworks de Machine Learning como scikit-learn y PyTorch.

Habilidades

  • Fuerte pensamiento analítico.
  • Orientación a la calidad y atención al detalle.
  • Autonomía y proactividad.
  • Capacidad para trabajar en equipos multidisciplinarios.
  • Habilidad para validar y cuestionar resultados de IA.
  • Compromiso con la mejora continua.