IA Backend Engineer Senior — Remoto - CABA — Tech Startup - Python, LLMs, APIs,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Datial está buscando un IA Backend Engineer Senior para unirse a su equipo en modalidad 100% remota. Esta posición está dirigida a residentes en CABA (Ciudad Autónoma de Buenos Aires).

Requisitos principales (Must Have):

• Seniority en desarrollo backend con Python (APIs, arquitectura, testing, performance)
• Experiencia con buenas prácticas de ingeniería: Docker, CI/CD, unit + integration tests, observabilidad
• Conocimiento de bases de datos y servicios: SQL/Postgres, Redis, APIs internas/externas
• Experiencia real en producción con LLMs: prompting, tool/function calling, control de costos/latencia
• Experiencia creando servicios/tool backends con contratos estrictos (ideal: MCP Servers)
• Buena predisposición de trabajo en equipo y contacto directo con usuarios clientes
• Abierto a aprender nuevas skills y herramientas internas

Deseables (Nice to Have):

• Conocimientos de desarrollo en plataforma BotMaker
• Experiencia en construcción de RAG: ingestión, chunking, embeddings, retrieval, re-ranking, grounding y citaciones

Beneficios: Contractor + prepaga + beneficios adicionales

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para trabajar en la intersección de backend tradicional e inteligencia artificial aplicada. En Datial, no solo desarrollarás APIs robustas, sino que estarás construyendo la infraestructura que potencia soluciones de IA en producción real. Aprenderás de primera mano cómo escalar sistemas de LLMs, optimizar costos de inferencia y crear arquitecturas que soporten aplicaciones empresariales críticas. El contacto directo con usuarios clientes te dará una perspectiva única sobre cómo la tecnología impacta en problemas reales del negocio.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Python avanzado con énfasis en desarrollo de APIs escalables
• Arquitectura de sistemas para aplicaciones de IA/ML
• Docker y CI/CD para despliegue continuo
• PostgreSQL/Redis para manejo de datos
• LLMs en producción (no solo prototipos)
• Testing automatizado (unit + integration)
• Comunicación efectiva con equipos técnicos y no técnicos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara ejemplos concretos de sistemas de LLMs que hayas llevado a producción, incluyendo métricas de performance y costos
• Demuestra pensamiento sistémico - no solo cómo codificar, sino cómo diseñar arquitecturas que escalen
• Muestra experiencia con observabilidad - cómo monitoreas y debuggeas sistemas complejos en producción
• Investiga sobre MCP Servers (Model Context Protocol) si no tienes experiencia directa
• Prepara casos de uso reales donde hayas optimizado latencia o reducido costos en sistemas de IA

Recursos recomendados

• Documentación oficial: FastAPI, Docker, PostgreSQL, Redis
• Cursos: "LLMs in Production" en Coursera, "Building Scalable AI Systems" en Udacity
• Herramientas: LangChain, LlamaIndex, FastAPI, Docker Compose
• Influencers: Jeremy Howard (fast.ai), Chip Huyen (MLOps)
• Comunidades: r/MachineLearning, Python Argentina, AI Engineering Slack

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe una arquitectura que hayas diseñado para un sistema de LLMs en producción"

*Tip: Enfócate en escalabilidad, observabilidad y control de costos. Menciona componentes específicos como load balancers, caché, monitoreo.*

• "¿Cómo optimizas la latencia en APIs que consumen modelos de IA?"

*Tip: Habla sobre caching estratégico, batching de requests, modelos más pequeños para casos específicos, y arquitectura asíncrona.*

• "¿Cómo manejas el versionado y despliegue de modelos de ML/LLMs junto con el código backend?"

*Tip: Explica pipelines de CI/CD específicos para ML, estrategias de A/B testing, y rollback procedures.*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Junior | $1,500 - $2,500 | | Mid | $2,500 - $4,000 | | Senior | $4,000 - $7,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Puestos especializados en IA/LLMs pueden tener compensaciones superiores al rango superior.*

Red flags a considerar

• Bandera roja 1: Falta de infraestructura de observabilidad para sistemas de IA

*Qué preguntar: "¿Qué herramientas usan para monitorear latencia, costos y accuracy de sus modelos en producción?"*

• Bandera roja 2: Expectativas poco realistas sobre capacidades de LLMs

*Qué investigar: Revisar casos de uso actuales de la empresa y preguntar sobre métricas de éxito concretas*

• Bandera roja 3: Cultura de "hack rápido" sin consideraciones de escalabilidad

*Señal de advertencia: Falta de procesos de testing, documentación o revisiones de código en proyectos anteriores*