[Hiring] Applied AI Engineer @Skydropx - Frenet

Role Description

Como Applied AI Engineer, serás responsable del corazón técnico de esta iniciativa: desde el diseño de pipelines de datos y modelos, hasta la orquestación de agentes con LLMs, pasando por sistemas de evaluación y las decisiones de qué tipo de solución (LLM, modelo clásico, regla determinística) es la correcta para cada problema.

En Skydropx creemos que la IA y los humanos hacen mejor su trabajo cuando cada uno hace lo que mejor sabe hacer. Le dejamos a la IA lo repetitivo, lo que escala mal con esfuerzo humano, y lo que requiere procesar mucha información rápido. Le dejamos a las personas las decisiones que requieren criterio, contexto y responsabilidad. Diseñamos nuestros sistemas con esa división en mente — y queremos a alguien que comparta esta filosofía.

• Diseñar y construir sistemas de IA en producción que resuelven problemas reales de negocio, end-to-end: desde discovery hasta operación.
• Trabajar con producto y operaciones para traducir problemas ambiguos en soluciones acotadas, medibles y mantenibles.
• Construir pipelines de datos que alimentan tanto modelos como superficies de producto.
• Diseñar sistemas de evaluación rigurosos: cómo medimos calidad, cómo detectamos regresiones, cómo decidimos cuándo algo está listo para shippear.
• Integrar LLMs en producción con todos los retos que eso implica: prompt engineering serio, tool use, manejo de costos y latencia, control de calidad de outputs.
• Tomar decisiones técnicas sobre qué tipo de solución aplicar a cada problema. No todo necesita un LLM, no todo necesita ML, y parte del rol es saber distinguir.
• Diseñar e implementar las salvaguardas de seguridad del sistema: límites de autonomía, aprobaciones humanas, aislamiento entre clientes, auditoría.
• Colaborar con el equipo de backend para definir contratos e integraciones limpias entre servicios.
• Mentorear a otros ingenieros en prácticas de IA aplicada conforme el equipo crezca (responsabilidad creciente con el nivel de seniority).

Qualifications

• Inglés B2 o superior.
• +4 años de experiencia en ingeniería de software, con al menos 2 años trabajando en sistemas de Machine Learning en producción (no en notebooks o POCs).
• Experiencia práctica construyendo sistemas con LLMs en producción: prompt engineering serio, function calling / tool use, RAG, manejo de costos y latencia, evaluación de outputs.
• Sólido conocimiento de al menos un lenguaje fuerte para sistemas de IA — Python es el más común, pero también consideramos perfiles fuertes en Go, Rust o TypeScript/Node siempre que tengas experiencia construyendo sistemas de ML/IA productivos en ese stack.
• Experiencia con al menos un framework de ML (PyTorch, scikit-learn, JAX, o equivalente).
• Capacidad de tomar un problema de producto ambiguo y traducirlo en un sistema de IA acotado, medible y mantenible.
• Mentalidad de evaluación primero: sabes que un sistema de IA sin métricas no es un sistema, es una apuesta.
• Capacidad para comunicar trade-offs técnicos a audiencias técnicas y no técnicas, en español e inglés.

Requirements

• Experiencia con Ruby on Rails — parte de nuestro stack convive con backend en Rails, y poder leer/escribir código del backend acelera tu trabajo.
• Experiencia profunda con APIs de algún proveedor comercial de LLMs en producción.
• Experiencia construyendo agentes con tool-use loops en producción (no solo demos).
• Experiencia con sistemas multi-tenant y los trade-offs de seguridad asociados.
• Experiencia en logística, fintech, o cualquier dominio donde las decisiones de la IA tienen consecuencias monetarias o legales — donde "alucinar" no es una opción aceptable.
• Contribuciones a proyectos open source de IA/ML.
• Experiencia con cloud providers (GCP, AWS, Azure) y herramientas de contenerización (Docker, Kubernetes).
• Experiencia con sistemas de mensajería event-driven (Kafka, Pub/Sub, o similar).

Benefits

• Misión a nivel regional: lograr que los negocios de LATAM se despreocupen de su logística.
• Ubicación: Argentina, Colombia, México, Venezuela, Panamá, Perú.
• Salario: Competitivo y negociable según experiencia, habilidades y resultados del proceso de contratación.
• Esquema: 100% remoto.
• Horario: Lunes a Viernes 8:00 a 17:00 CST (México).
• Con flexibilidad de horario cuando haya nuevos releases.
• Crecimiento y desarrollo profesional.