En Blend somos un proveedor premium de servicios de IA que acompaña a las empresas más grandes del mundo a dar el salto: de experimentar con inteligencia artificial a generar valor real, a escala. Lo hacemos co‑creando junto a nuestros clientes, uniendo ciencia de datos, ingeniería, tecnología y talento humano para resolver los retos más ambiciosos y convertirlos en oportunidades de crecimiento. Eso es lo que nos hace diferentes: no entregamos proyectos, construimos impacto que se sostiene en el tiempo.
Somos más de 1.500 personas en el mundo (500+ en LATAM), y contamos con la certificación Great Place To Work® 2026/2027, una señal clara del compromiso que tenemos con la experiencia y el bienestar de nuestro equipo. Y no solo lo decimos nosotros: en 2026 fuimos nombrados por Constellation Research como una de las AI-First Service Firms del mundo y nos convertimos en OpenAI Services Partner. Si quieres conocer más sobre quiénes somos y hacia dónde vamos, esos dos enlaces son un sobresaliente punto de partida.
Creemos que la combinación entre las personas y la inteligencia artificial puede transformar el mundo.
Descripción del cargo
En Blend, estamos expandiendo nuestras capacidades técnicas en México y buscamos un Lead Engineer que sea simultáneamente arquitecto visionario e ingeniero hands‑on. En este rol serás responsable de diseñar y liderar la implementación de arquitecturas complejas en AWS, estableciendo la dirección técnica para soluciones de datos e IA de última generación. Lo que nos diferencia es que no buscamos un “puro arquitecto” — necesitamos a alguien que lidera con el ejemplo, que está en el código, que mentoree ingenieros mientras diseña las soluciones más críticas,
y que traduce necesidades complejas de clientes y stakeholders en estrategias técnicas tangibles. Trabajarás con equipos multidisciplinarios (data engineers, software engineers, data scientists), colaborarás directamente con clientes senior, y serás el punto técnico de confianza en iniciativas de transformación digital que combinan ingeniería de datos, arquitectura en la nube, e inteligencia artificial.
- Diseñar y liderar arquitecturas empresariales en AWS para soluciones complejas de datos e IA, estableciendo principios, estándares técnicos y decisiones tecnológicas que guíen múltiples workstreams simultáneamente
- Liderar con el ejemplo mediante ejecución hands‑on: diseñar e implementar directamente componentes críticos de arquitectura (pipelines ETL/ELT, integraciones, APIs, soluciones GenAI/Agentic), mientras mentoreas al equipo en patrones, decisiones arquitectónicas y mejores prácticas de ingeniería
- Liderar equipos multidisciplinarios (data engineers, software engineers, data scientists, architects) en ciclos completos de discovery, diseño arquitectónico e implementación de soluciones; proporcionar revisiones técnicas, orientación en ingeniería y retroalimentación que acelere el crecimiento del equipo
- Diseñar soluciones de Generative AI y Agentic AI — desde LLM applications y RAG hasta agent orchestration — tomando decisiones arquitectónicas informadas sobre trade-offs de costo, rendimiento, seguridad y escalabilidad
- Interactuar directamente con clientes y stakeholders senior (aproximadamente 30 % del tiempo) para entender requisitos complejos, traducirlos en estrategias técnicas, comunicar trade‑offs arquitectónicos con claridad, y generar confianza técnica que respalde las decisiones de negocio
- Establecer y reforzar estándares de excelencia técnica en versionamiento, testing, CI/CD, observabilidad, seguridad y código mantenible; revisar decisiones técnicas desde perspectivas de escalabilidad, confiabilidad, costo y riesgo
Requerimientos
Experiencia y habilidades (Requeridas/Indispensables)
- 7+ años de experiencia comprobada en ingeniería de software, ingeniería de datos, ingeniería en la nube, o campos afines, con demostración clara de impacto en sistemas complejos y escalables
- Experiencia hands‑on profunda en AWS (no solo conocimiento teórico): diseño de arquitecturas de nivel empresarial, evaluación de servicios AWS, decisiones sobre trade‑offs de costo/rendimiento/seguridad. Debes sentirte cómodo tomando decisiones técnicas informadas sobre Lambda, RDS/Aurora, Redshift, S3, DynamoDB, Step Functions, API Gateway, VPC, etc.
- Expertise en arquitectura y diseño de datos: pipelines ETL/ELT robustos, modernas data architectures, data integration patterns, experiencia con tecnologías de procesamiento distribuido (Apache Spark/PySpark), modelado de datos sólido y SQL avanzado
- Experiencia aplicada sólida en Generative AI y Agentic AI (mínimo 6 sobre 10): has trabajado en proyectos reales con LLMs, RAG systems, embeddings, vector databases, agent frameworks y tool/function c
📌 Lead Engineer (México)
🏢 Blend
📍 México