Roles backend en inteligencia artificial
diseñar, prototipar y entregar aplicaciones funcionales potenciadas con inteligencia artificial, priorizando la arquitectura y desarrollo backend. El objetivo es convertir ideas en soluciones escalables e integradas con ia generativa utilizando herramientas de desarrollo asistido por ia y servicios en la nube, manteniendo altos estándares de calidad, diseño y rendimiento.
el trabajo consiste en diseñar e implementar servicios backend escalables y modulares, integrando componentes de ia generativa. También se debe desarrollar pocs y mvps en ciclos cortos, garantizando funcionalidad y despliegue en entornos cloud. Además, se requiere aplicación de prompt engineering para la orquestación efectiva de modelos generativos.
* desarrollo de servicios backend escalables: diseñar e implementar servicios backend escalables y modulares, integrando componentes de ia generativa.
* prototipado rápido: desarrollar pocs y mvps en ciclos cortos, garantizando funcionalidad y despliegue en entornos cloud.
* prompt engineering: aplicar prompt engineering para la orquestación efectiva de modelos generativos.
* integración de modelos generativos: integrar bases de datos vectoriales (pinecone, opensearch, chroma, qdrant) y mecanismos de recuperación (rag).
* fine-tuning de modelos de ia: implementar procesos de fine-tuning y adaptación de modelos de ia para casos específicos.
* creador de dashboards interactivos: crear dashboards interactivos y entornos de visualización (amazon quicksight u otras herramientas).
* colaboración en equipos: colaborar con equipos de producto, diseño y data para integrar ia en componentes visibles del sistema.
* documentación técnica: documentar la arquitectura, decisiones técnicas y economía de tokens de cada solución.
perfil deseado
* formación: ingeniería en computación, software o carrera afín.
* experiencia: 3-5 años en desarrollo de software, con énfasis en backend y arquitecturas escalables.
* nivel: intermedio-avanzado, con interés genuino por la ia aplicada y herramientas emergentes.
competencias técnicas prioritarias
* herramientas de desarrollo asistido con ia: cursor, lovable, kiro, claude code.
* bases de datos vectoriales: pinecone, opensearch, chroma, qdrant.
* prompt engineering: construcción, evaluación y versionado de prompts.
* lenguajes y frameworks backend: node.js o python (mínimo 3 años de experiencia).
* cloud & deploy: aws (amplify, lambda, bedrock), vercel, supabase.
requeridas
* fine-tuning de modelos de ia: fine-tuning de modelos de ia.
* creación de dashboards interactivos: creación de dashboards interactivos (amazon quicksight o equivalentes).
* frontend (nivel funcional): react, next.js o frameworks similares.
* integración de apis rest / json: integración de apis rest / json.
deseadas
*
competencias clave
*
resultados esperados
* entrega oportuna de poc y mvp de alta calidad.
* disminución significativa de defectos mediante pruebas generadas con ia.
* adopción interna de módulos genai reutilizables por diferentes equipos.
* documentación precisa sobre el uso y economía de tokens.
* aplicaciones preparadas para demostraciones, observabilidad y pruebas a/b.
beneficios
*