Applied AI Engineer

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Requirements

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.
- 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).
- A considerar: - Experiencia con Ruby on Rails — parte de nuestro stack convive con backend en Rails, y poder leer/escribir código del backend acelera tu trabajo.
- 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).

Estamos innovando la logística y esto lo hemos logrado gracias a un equipo de personas visionarias, con ganas de crecer y cambiar el mundo.

En Skydropx encontrarás un espacio para desarrollar tu carrera dentro de un ambiente laboral dinámico, ambicioso y multicultural.
En Skydropx estamos integrando IA al corazón de nuestra plataforma de logística para LATAM.
Trabajamos a escala multi-tenant, con cientos de miles de envíos al mes, y con decisiones que tienen consecuencias monetarias reales: dinero, tiempos de entrega, y la confianza de miles de merchants.
No estamos construyendo demos ni un chatbot genérico.
Estamos construyendo sistemas de IA que toman o asisten decisiones operativas reales, con los niveles de rigor, evaluación y seguridad que eso exige.
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.