AI Engineer

En Bia buscamos un/a AI Engineer que sea, antes que nada, un/a gran builder: alguien con criterio de producto, profundidad técnica y la capacidad de convertir problemas complejos en soluciones que escalen y generen resultados reales.

Tendrás ownership sobre proyectos completos. Esto significa entender profundamente el problema, definir el producto, diseñar la solución técnica, construirla y llevarla a producción. No buscamos a alguien que se limite a ejecutar requerimientos; buscamos a una persona capaz de tomar decisiones con criterio, avanzar con autonomía y responder por la adopción y los resultados de lo que construye.

La inteligencia artificial será una parte central de lo que construyas. Desarrollarás agentes, automatizaciones y productos basados en AI, pero el estándar va más allá de dominar modelos o frameworks: buscamos personas capaces de construir productos completos y usar AI para hacerlo con una velocidad y una ambición antes imposibles.

Lo que harás

• Entender problemas del negocio y de nuestros usuarios junto con los stakeholders, convertirlos en una definición clara de producto y establecer alcance y métricas de éxito.
• Diseñar, desarrollar y llevar a producción productos, agentes y automatizaciones de principio a fin.
• Tomar decisiones sobre arquitectura, modelos, datos, herramientas e integraciones con criterio técnico y de negocio.
• Construir sistemas de AI confiables, con evaluaciones, observabilidad, pruebas, guardrails y ciclos de mejora continua.
• Construirás agentes, pipelines de RAG y orquestaciones complejas con los frameworks de nuestro stack (LangGraph y Strands) e integraciones con LLMs como Claude y Amazon Bedrock.
• Integrar modelos con APIs, bases de datos, servicios internos y flujos operativos reales.
• Medir adopción e impacto, aprender del uso del producto e iterar hasta resolver bien el problema.
• Elevar la velocidad y la calidad con la que construimos, creando bases reutilizables para futuros proyectos.

Para el desarrollo del rol necesitaras

• Más de 3 años de experiencia construyendo productos de software, idealmente en backend, plataformas de datos o sistemas de inteligencia artificial.
• Dominio sólido de Python y experiencia desarrollando APIs y servicios backend con frameworks como FastAPI, Django o equivalentes.
• Experiencia llevando productos basados en LLMs a producción, no únicamente desarrollando prototipos.
• Conocimiento práctico de agentes, tool calling, salidas estructuradas, manejo de contexto y memoria, RAG, embeddings y bases de datos vectoriales.
• Experiencia trabajando con APIs de modelos como OpenAI, Anthropic, Gemini o modelos open source.
• Capacidad para diseñar evaluaciones, datasets de prueba y sistemas de observabilidad que permitan medir calidad, detectar errores y mejorar el desempeño de los modelos.
• Experiencia con bases de datos relacionales, SQL, procesamiento de datos e integración con sistemas internos y APIs de terceros.
• Conocimiento de infraestructura cloud, Docker, CI/CD y prácticas necesarias para operar sistemas confiables en producción.
• Criterio para tomar decisiones sobre modelos, arquitectura, latencia, costos, seguridad y experiencia del usuario.
• Capacidad para moverte entre la definición del producto y la implementación técnica, reducir problemas ambiguos y convertirlos en soluciones concretas.
• Autonomía para liderar proyectos de principio a fin, comunicar decisiones con claridad y responder por la calidad y los resultados de lo que construyes.
• También valoramos: Experiencia con frameworks de agentes como LangGraph, LangChain, LlamaIndex o equivalentes; sistemas de evaluación y observabilidad para AI; automatización de procesos complejos; fine-tuning; y despliegue de modelos open source.

Nuestra forma de trabajar

Bia es una cultura de builders, para builders. Cada mes nos proponemos objetivos agresivos y damos libertad para decidir cómo alcanzarlos.

No medimos horas ni hacemos tracking constante del proceso. Nos importan la calidad de lo que construimos, la velocidad con la que avanzamos y los resultados que generamos. Existe flexibilidad para organizar el trabajo porque también existe una expectativa alta de ownership.

Aquí tendrás espacio para crear, experimentar y tomar decisiones importantes. Esa libertad viene acompañada de responsabilidad: hacerte cargo del proyecto completo, elevar el estándar y llevarlo hasta donde realmente produzca impacto.