Objetivo del puesto: Liderar las decisiones de arquitectura, estándares y calidad técnica de todo lo que construye la Célula de DevOps y, al mismo tiempo, construir soluciones Agentic AI de punta a punta. El rol es deliberadamente player-coach: consolida la dirección técnica (tech lead) y el liderazgo de soluciones (solutions lead) en una sola persona. Al ser una célula pequeña, la expectativa es 60% construcción / 40% liderazgo.

Responsabilidades:

- Liderazgo y desarrollo del equipo de ingeniería: Liderar, dar dirección técnica y desarrollar a los integrantes de la Célula desde el día 1.
- Liderar la evaluación técnica, hacer crecer las capacidades del equipo (revisión de código, mentoría, buenas prácticas) y operar como multiplicador: el objetivo no es solo lo que cada miembro de la Célula construye, sino lo que el equipo entero entrega gracias a su dirección.
- Ser el responsable último de las decisiones técnicas de la estrategia e iniciativas de la Célula (arquitectura de soluciones, selección de modelos, frameworks de orquestación, patrones de integración, etc).
- Diseño, construcción e implementación de soluciones de punta a punta (junto con el equipo): Participar activamente en el diseño, construcción e implementación de soluciones Agentic AI para las áreas del negocio, desde el descubrimiento con los clientes internos hasta producción y handoff.
- Asegurar que los entregables comprometidos lleguen a producción con calidad e incorporen desde el diseño evals, guardrails, trazabilidad y monitoreo post-despliegue.

Habilidades clave y experiencia requerida:

- Experiencia previa con el stack de AWS.
- Exposición de herramientas de coding agents / Desarrollo asistido por IA.
- Habilidad excepcional para comunicar conceptos técnicos complejos a audiencias no técnicas.
- Inglés intermedio.





Competencias y conocimientos requeridos:

- Sistemas de GenAI/LLM en producción (RAG, agentes, evals, guardrails).
- Arquitectura de soluciones de IA de punta a punta (APIs, datos, seguridad, nube, integración).
- Frameworks de agentes y orquestación (LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex o equivalentes).
- RAG y bases vectoriales (PGVector, Qdrant, Pinecone, Chroma); reranking, metadata filtering, chunking híbrido.
- LLMOps / MLOps: monitoreo de costos de tokens y latencia, caching de prompts, observabilidad de sistemas no determinísticos.
- Seguridad y protección de datos en flujos hacia LLMs (enmascaramiento de PII, prevención de inyección de prompts).
- Lenguajes Python y/o TypeScript; nube AWS.
- Experiencia con MCP (Model Context Protocol) u otros protocolos de integración de herramientas/tools con LLMs.
- Comodidad diseñando o manteniendo motores de orquestación propios (custom), no solo consumiendo frameworks existentes como caja negra.
- Fundamentos de teoría de grafos y máquinas de estado (detección de ciclos, tablas de transición válidas) aplicados a sistemas en producción.
- Experiencia diagnosticando fallas silenciosas e inconsistencia de estado entre múltiples fuentes de verdad en sistemas distribuidos, más allá del monitoreo estándar de costo/latencia.

Tipo de puesto: Tiempo completo

Sueldo: $90,000.00 - $95,000.00 al mes

Ventajas:

- Aumentos salariales
- Días de maternidad superiores a los de la ley
- Días de paternidad superiores a los de la ley
- Días por enfermedad
- Horarios flexibles
- Opción a contrato indefinido
- Trabajo desde casa
- Vacaciones adicionales o permisos con goce de sueldo

Experiencia:

- AWS: 3 años (Obligatorio)
- Gestión de proyectos de TI: 7 años (Obligatorio)

Lugar de trabajo: remoto híbrido en 06600, Juárez, CDMX

📌 Tech Lead (México)
🏢 eTribe
📍 México