En Carina AI Studio, somos un AI Studio apasionado por transformar ideas en productos reales impulsados por inteligencia artificial .Desarrollamos soluciones que combinan ciencia, arte y tecnología para resolver los desafíos más complejos de nuestros clientes en sectores como el público, la salud, la seguridad y la empresa.Trabajamos en proyectos de alto impacto relacionados con:Visión por computadorSistemas generativos y agentes inteligentesPlataformas de datos e IA en producciónDiseñar y desarrollar pipelines de datos para ingesta, transformación, validación y serving, asegurando fiabilidad y mantenibilidad.Construir y mantener servicios de IA y ML en producción, incluyendo APIs de inferencia, sistemas RAG, extracción y clasificación de información, y motores de scoring.Diseñar y optimizar modelos de datos y capas de acceso sobre bases SQL, NoSQL y analíticas para casos de uso de producto y analítica.Realizar procesos de exploración de datos para entender fuentes, detectar patrones y anomalías, validar hipótesis y definir métricas accionables que orienten el desarrollo del producto.Implementar observabilidad end-to-end mediante métricas, logs, trazas, controles de calidad de datos y alertas.Desplegar y operar soluciones con enfoque DataOps y MLOps, trabajando versionado, reproducibilidad, gestión de entornos y CI/CD.Colaborar con producto y backend para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas entregables.Impulsar buenas prácticas de ingeniería: testing, code review, documentación, definición de estándares y ownership técnico.
4 años de experiencia construyendo sistemas de datos y/o IA en producción.~ Mid-level o senior.~ Dominio sólido de Python para desarrollo de APIs, ETL y servicios.~ Experiencia con FastAPI.~ Experiencia sólida con SQL, incluyendo modelado y optimización de consultas.~ Experiencia con al menos una base de datos NoSQL o analítica.~ Experiencia construyendo pipelines con herramientas como Airflow, Prefect, dbt o equivalentes.~ Buenas prácticas de ingeniería: testing, Git, gestión de entornos y packaging.~ Experiencia desplegando en cloud y/o contenedores con Docker.~ Experiencia operando servicios con monitorización y observabilidad .
AWS: ECS, ECR, Lambda, S3, CloudWatch.Infraestructura como código con Terraform.CI/CD con GitHub Actions .Ecosistema LLM: LangChain, LangGraph, vector databases como Pinecone, Weaviate o pgvector, y rerankers.Mensajería y sistemas asíncronos: SQS, Kafka, RabbitMQ, Celery o procesamiento distribuido.Data quality y contratos de datos : Great Expectations, validación de esquemas y testing de datos.Experiencia con ASR ( Automatic Speech Recognition ) y pipelines de audio.
Trabajo 100% remoto~ Horario flexible adaptado a ti~ Seguro de salud privado~ Formación continua y oportunidades de crecimiento profesional~ Participación en proyectos de IA con impacto real.