GRATIS: Descarga el Calendario Fiscal de México para 2026 → Descargar

Senior AI Developer

Sobre la empresa

No somos una startup común. Runa está revolucionando un dormido ecosistema de software de recursos humanos con un modelo comprobado de los EE. UU --- un software de recursos humanos 100% basado en la nube que ofrece los cálculos de nómina, gestión de empleados (incorporación y desvinculación de empleados), seguimiento y generación de informes de tiempo y vacaciones. Nuestra sede en Polanco en la Ciudad de México será la base de operaciones y atenderá a más de 12 países en América Latina en los próximos 5 años.

Tenemos más de 25 años de experiencia empresarial y tecnológica en la región con títulos de Stanford, Harvard, Columbia etc. Estamos respaldados por los inversores de Salesforce y inversionistas de Silicon Valley y Sudamérica que invirtieron acumulativamente en Cabify, Rappi, Clip, Mercadolibre (dentro de América Latina) y Gusto, Zenefits y Namely (del área de software de recursos humanos). En resumen, sabemos lo que estamos haciendo.

Sobre el puesto

Un/a Senior AI Developer es un/a colaborador/a individual altamente técnico/a, responsable de diseñar, construir y desplegar sistemas avanzados de IA y machine learning. Lidera el desarrollo de punta a punta —desde la ingeniería de datos hasta el entrenamiento de modelos y su despliegue en producción—, tomando decisiones arquitectónicas y mentorando a desarrolladores junior. Se siente cómodo/a trabajando con machine learning profundo, IA aplicada, LLMs y sistemas backend escalables.

Responsabilidades

1. Diseño y desarrollo de sistemas de IA/ML

  • Diseñar, construir y mantener sistemas de machine learning (LLMs, NLP, modelos predictivos, embeddings, pipelines de RAG).

  • Diseñar pipelines de entrenamiento de modelos que incluyan ingesta de datos, ingeniería de features, evaluación y optimización.

  • Implementar sistemas de inferencia listos para producción, con alta disponibilidad y baja latencia.

2. Desarrollo enfocado en LLMs

  • Afinar y optimizar modelos de lenguaje de gran escala (open-source o vía APIs).

  • Construir flujos de trabajo agentic, evaluadores y sistemas de IA que utilicen herramientas.

  • Desarrollar sistemas de recuperación de información (RAG) usando bases de datos vectoriales y embeddings.

  • Garantizar la seguridad, confiabilidad y alineación de los modelos con los objetivos del negocio.

3. Ingeniería de software y MLOps

  • Escribir código limpio y escalable en NodeJS / TypeScript.

  • Construir APIs y microservicios de IA para integrarlos al producto de la empresa.

  • Implementar CI/CD, observabilidad y frameworks de evaluación automatizada.

  • Colaborar con los equipos de datos para asegurar la calidad y disponibilidad de la información.

4. Colaboración cross-functional

  • Traducir necesidades de negocio en soluciones de IA con resultados medibles.

  • Colaborar con los equipos de Producto, Datos e Ingeniería para lanzar nuevas funcionalidades.

  • Presentar hallazgos, decisiones de modelado y recomendaciones de roadmap al equipo de liderazgo.

5. Liderazgo técnico

  • Mentorizar a ingenieros/as de ML y desarrolladores/as junior.

  • Evaluar nuevas tecnologías de IA, librerías y arquitecturas de modelos.

  • Liderar discusiones técnicas y promover buenas prácticas dentro del equipo de IA.

Calificaciones

Habilidades técnicas

  • Conocimiento profundo en ML: transformers, LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning, agentes.

  • Frameworks de ML: PyTorch, TensorFlow, HuggingFace, LangChain, LlamaIndex.

  • Backend: NodeJS / TypeScript.

  • Herramientas de datos: SQL.

  • MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD, Ray, MLFlow, Weights & Biases.

  • Cloud: GCP.

Experiencia técnica

  • 5 a 8+ años construyendo sistemas de ML en producción.

  • 2+ años de experiencia profunda con LLMs (deseable).

  • Historial comprobado lanzando funcionalidades de IA en productos reales.

  • Experiencia liderando arquitectura técnica o iniciativas complejas de IA.

Habilidades blandas

  • Excelentes habilidades de comunicación; capacidad para explicar modelos complejos de forma clara.

  • Mentalidad de ownership; trabaja de manera independiente ante problemas ambiguos.

  • Aprendiz/a rápido/a, al día con la evolución acelerada del ecosistema de IA.