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Python Developer / Devops / AI Engineer
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IoT Solutions Support Engineer
Capgemini Sogeti —Buenos Aires, Buenos Aires
Senior Connectivity & NetDevOps Engineer - Infrastructure & Regulated Environments
Mercado Libre —Capital Federal, Buenos Aires
5d
IoT Solutions Support Engineer
Capgemini —Buenos Aires, Buenos Aires
Generative AI Pipeline Engineer (Tech Lead)
CapsLock —Buenos Aires, Buenos Aires
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Senior Systems Engineer (Service Provisioning)
Nubank —Buenos Aires, Buenos Aires
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Client Technology - Engineering - Software Engineering - EY GDS
EY —Capital Federal, Buenos Aires
Corporate BI operation Staff IT Engineer
Lenovo —Capital Federal, Buenos Aires
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2h
114L - Solutions Engineer · Senior · Remote · LATAM
Darwoft —Buenos Aires, Buenos Aires
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Senior AI/ML Engineer (GenAI, AWS)
Provectus —Buenos Aires, Buenos Aires
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DevOps Engineer CI/CD
dLocal —Buenos Aires, Buenos Aires
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1d
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EY —Capital Federal, Buenos Aires
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Capgemini Sogeti —Buenos Aires, Buenos Aires
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Fudo —Capital Federal, Buenos Aires
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Red Hat, Inc. —Buenos Aires, Buenos Aires
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Detalles del empleo

Descripción completa del empleo

Software Engineer Semi Senior / Senior | Python + IA Generativa + Backend + DevOps

Objetivo

Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Inteligencia Artificial Generativa, participando en la arquitectura backend, el desarrollo de agentes de IA y la implementación de infraestructura escalable. El rol busca impulsar iniciativas tecnológicas de alto impacto, aportando autonomía, visión de producto y capacidad para proponer mejoras que aceleran el desarrollo de soluciones innovadoras.

Requisitos

Formación académica requerida (deseable): Estudiante avanzado o graduado/a de Ingeniería en Sistemas, Licenciatura en Sistemas, Ciencias de la Computación o carreras afines.
Experiencia previa:
- Mínimo 3 años de experiencia como Software Engineer, Backend Developer o posiciones similares.
- Experiencia sólida en desarrollo backend con Python.
- Experiencia implementando soluciones de IA Generativa (RAG, Agents, MCP, entre otras).
- Experiencia en prácticas DevOps (Docker, Kubernetes, CI/CD, Infrastructure as Code).
- Experiencia trabajando con servicios Cloud, preferentemente Google Cloud Platform (GCP).
Idiomas: Inglés técnico intermedio o superior (lectura de documentación y uso de herramientas) (deseable).
Soft Skills:
- Proactividad e iniciativa
- Autonomía
- Capacidad analítica
- Resolución de problemas
- Comunicación
- Trabajo en equipo
- Orientación a resultados
- Mentalidad de producto
- Adaptabilidad al cambio
- Aprendizaje continuo
- Liderazgo técnico (sin equipo a cargo)
Hard Skills (competencias técnicas)

Excluyentes

Python (Backend)
Arquitectura de aplicaciones Backend
Inteligencia Artificial Generativa
RAG (Retrieval Augmented Generation)
AI Agents
MCP (Model Context Protocol)
Docker
Kubernetes
CI/CD
Infrastructure as Code (IaC)
Google Cloud Platform (GCP) o experiencia en otras nubes públicas

Deseables

Desarrollo Full Stack
LangChain
LangGraph
CrewAI
AutoGen
Semantic Kernel
LlamaIndex
APIs de OpenAI, Anthropic y Gemini
Bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector)
Observabilidad y monitoreo de aplicaciones de IA

Principales Tareas y Responsabilidades

Diseñar y desarrollar soluciones backend utilizando Python.
Construir soluciones de Inteligencia Artificial Generativa desde cero.
Diseñar e implementar arquitecturas RAG y agentes inteligentes.
Participar en el diseño e implementación de soluciones utilizando MCP.
Definir e implementar arquitecturas escalables para aplicaciones de IA.
Implementar y mantener pipelines de CI/CD.
Administrar contenedores y orquestación mediante Docker y Kubernetes.
Desplegar y mantener soluciones en entornos Cloud (preferentemente GCP).
Colaborar con equipos multidisciplinarios para desarrollar nuevos productos tecnológicos.
Proponer mejoras de arquitectura, rendimiento y escalabilidad.
Investigar y evaluar nuevas herramientas y tecnologías relacionadas con IA Generativa.
Actuar como referente técnico dentro del equipo, liderando iniciativas sin necesidad de tener personas a cargo.
Garantizar la calidad del código mediante buenas prácticas de desarrollo, testing y documentación.

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