GenIA Backend Engineer
Summary
Builds and orchestrates backend services that power AI agents, integrating LLMs and ensuring scalable, reliable production systems for business use cases.
GenIA Backend Engineer
Como GenIA Backend Engineer, serás quien construya la lógica, servicios y orquestación que permiten que las soluciones de inteligencia artificial funcionen de manera confiable, escalable y en producción
.No solo desarrollarás servicios; crearás el “cerebro” que conecta agentes, datos y procesos para generar valor real en el negocio.
Tu misión es asegurar que cada solución basada en AI opere con alta disponibilidad, eficiencia y consistencia, habilitando experiencias robustas y escalables.
¿Qué retos tendrás?
Desarrollarás servicios backend que orquestan agentes de AI para casos de uso como conversación, análisis, automatización y validación.
Integrarás modelos de lenguaje en producción, gestionando contexto, memoria, tool calling y observabilidad.
Diseñarás e implementarás lógica de negocio end-to-end, asegurando consistencia en procesos complejos.
Construirás servicios asincrónicos y APIs escalables, optimizando latencia y rendimiento.
Desplegarás y operarás soluciones en la nube con buenas prácticas de ingeniería (CI/CD, contenedores, monitoreo).
Colaborarás con equipos de frontend, data e integraciones para construir soluciones end-to-end.
¿Qué te ofrecemos?
Un rol clave en la adopción de AI
Serás quien haga posible que la inteligencia artificial funcione como un sistema real en producción.
Impacto en la arquitectura del negocio
Tu trabajo definirá la confiabilidad, escalabilidad y eficiencia de las soluciones basadas en AI.
Exposición a tecnología de vanguardia
Trabajarás con arquitecturas modernas, servicios distribuidos y orquestación de agentes.
Entorno colaborativo y de aprendizaje
Formarás parte de equipos multidisciplinarios enfocados en innovación continua.
Conocimiento
Programación backend avanzada (Python, Java) y paradigmas asincrónicos.
Frameworks backend modernos y desarrollo de APIs.
RESTIntegración de LLMs en producción (tool calling, memoria, contexto, observabilidad).
Arquitecturas cloud (Azure / AWS), contenedores (Docker) y CI/CD.
Diseño de sistemas escalables, resilientes y de alta disponibilidad.
Deseable: orquestación de agentes, RAG y bases de datos vectoriales.
Capacidades
Diseñar y construir servicios backend robustos y escalables
Traducir necesidades de negocio en lógica técnica eficiente
Orquestar agentes, servicios y flujos complejos de AI
Optimizar performance, latencia y confiabilidad de sistemas
Colaborar con equipos multidisciplinarios para soluciones end-to-end
Adaptarse a entornos dinámicos y de alta complejidad tecnológica