[Hiring] Senior Applied AI Engineer @Skydropx - Frenet
Senior Applied AI Engineer @Skydropx - Frenet
Artificial Intelligence
Salary competitive and..
Employment Type full-time
Posted 1wk ago

[Hiring] Senior Applied AI Engineer @Skydropx - Frenet

1wk ago - Skydropx - Frenet is hiring a remote Senior Applied AI Engineer. 💸 Salary: competitive and negotiable based on experience 📍Location: Latin America (LATAM), South America, Central America

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.

Responsabilidades:

  • 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.
  • 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.
  • +6 años de experiencia total, con más de 3 años trabajando en sistemas de ML/IA en entornos productivos.
  • +4 años de experiencia en ingeniería de software, incluyendo al menos 2 años desarrollando y manteniendo sistemas de Machine Learning o IA en producción.
  • Experiencia práctica construyendo sistemas con LLMs en producción.
  • 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.
  • 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.
  • Experiencia diseñando pipelines de datos a escala.
  • Has liderado al menos un sistema de IA end-to-end en producción.
  • Experiencia con observabilidad de sistemas de IA.
  • Capacidad demostrada para influir en decisiones arquitectónicas que cruzan equipos.
  • Experiencia evaluando y eligiendo entre modelos, proveedores, y arquitecturas.
  • Mentoría formal de otros ingenieros de IA y definición de prácticas de equipo.
  • Capacidad para comunicar trade-offs técnicos a audiencias técnicas y no técnicas, en español e inglés.

Requirements

  • Experiencia con Ruby on Rails.
  • Experiencia profunda con APIs de algún proveedor comercial de LLMs en producción.
  • Experiencia construyendo agentes con tool-use loops en producción.
  • 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.
  • 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.
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