Brasil
Harness
Hire Overseas
Ingeniero Senior de IA Desplegada (Gemini) (PCS848)
RemotoBrasil
Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil
JavaScriptTypeScriptPythonReactAWSGCPTerraform
Traducción automática. Consulta el original.
Horario de Trabajo
💼 Ingeniero Senior de IA Desplegada (Gemini) 🌎
Perú, Argentina, Brasil 🏠
Remoto
- Configuración 100% remota para que puedas trabajar donde seas más productivo
- Este puesto opera a tiempo completo, con horas dedicadas para asegurar la alineación con el equipo y la entrega de trabajo de calidad
- Disponibilidad durante el horario comercial de EE. UU.
Sobre Nuestro Cliente
Nuestro cliente es una firma global de consultoría de datos e IA que presta servicios a clientes empresariales en múltiples industrias, incluyendo bienes de consumo, servicios financieros, atención médica, manufactura y el sector público, con un equipo de expertos en datos e IA distribuidos en más de 20 países.
Sobre el Puesto
Buscamos un Ingeniero Senior de IA Desplegada especializado en Gemini Enterprise y el stack de IA de Google para diseñar, construir y entregar productos de IA full-stack para clientes empresariales. Trabajarás integrado con los clientes, llevarás las funcionalidades de IA desde la idea hasta la producción y servirás como referencia del equipo para la plataforma de IA empresarial de Google.
Serás responsable de tus componentes de principio a fin: el front end, el servicio que los respalda, los pipelines de datos y recuperación que los alimentan, el despliegue y las evaluaciones que demuestran su funcionamiento. Más allá de la profundidad en la plataforma de Google, se espera que trabajes con confianza en todo el full stack, incluyendo el desarrollo full-stack, ingeniería de datos, infraestructura en la nube y comunicación con el cliente.
Responsabilidades
- Desarrollar interfaces de cara al usuario en TypeScript y React, junto con los servicios backend y las APIs que los soportan en Python o Node
- Implementar comportamiento de agente incluyendo orquestación, llamadas a herramientas y funciones, memoria y salvaguardas
- Construir pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) que cubran ingesta, fragmentación, embeddings y búsqueda vectorial e híbrida
- Diseñar y construir agentes con modelos Gemini, Vertex AI, el Agent Development Kit (ADK) y el Agent Engine
- Implementar y configurar Gemini Enterprise para clientes, incluyendo Agent Designer, la Bandeja de Entrada para gestionar agentes de larga duración y sandboxes de agentes
- Conectar Gemini Enterprise a los paisajes de aplicaciones del cliente a través de conectores propios y de socios con permisos, gobernanza y auditabilidad adecuados
- Construir aplicaciones ancladas y respaldadas por recuperación con Vertex AI Search, RAG Engine, anclaje con Google Search y BigQuery como backbone de datos
- Implementar la interoperabilidad de agentes a través del protocolo A2A y MCP, y seguir de cerca los lanzamientos de Google para traducir nuevas capacidades en valor para el cliente
- Escribir suites de evaluación y pruebas de regresión para funcionalidades impulsadas por LLM, monitorizando coste, latencia y calidad en producción
- Desplegar en infraestructura cloud a través de GCP, Azure o AWS, y construir y mantener los pipelines de datos que alimentan los sistemas de IA
- Utilizar herramientas de codificación de agentes como Claude Code, Gemini CLI, Codex o Cursor diariamente con buen juicio sobre verificación y revisión
- Comunicar el progreso, los compromisos y los bloqueos de forma clara a los clientes y líderes de proyecto, y dar soporte a preventa cuando sea necesario
- Mentorizar a ingenieros junior y contribuir a aceleradores internos, componentes reutilizables y estándares de ingeniería
Lo que Buscamos
- 3 a 5 años de experiencia en ingeniería de software o datos, con un uso práctico extensivo de herramientas de IA y desarrollo basado en LLM durante el último año
- Sólida experiencia práctica con el stack de IA de Google, incluyendo modelos Gemini, Vertex AI y, preferiblemente, Gemini Enterprise o ADK, con al menos una solución llevada a producción en GCP
- Sólidas habilidades de programación en Python y TypeScript o JavaScript, con experiencia en la construcción y consumo de APIs
- Experiencia con desarrollo front-end en React o frameworks similares, y al menos un framework backend
- Experiencia práctica con RAG, embeddings y búsqueda vectorial, y con al menos un framework de agentes como Google ADK, LangGraph o LangChain
- Sólida experiencia de trabajo con GCP; Azure o AWS es un plus
- Fluidez con herramientas de codificación de agentes como Claude Code, Gemini CLI, Codex o Cursor, y experiencia en la construcción y mantenimiento de pipelines de datos
- Dominio profesional del inglés a nivel C1 o C2 como mínimo, ya que trabajarás a diario con clientes y colegas internacionales
- Título de Grado o Máster en informática, ingeniería o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente
- Una certificación de Google Cloud es un fuerte diferenciador en la solicitud; si aún no tienes una, obtenerla dentro de los primeros dos meses es un requisito, con patrocinio del examen y tiempo de preparación proporcionados. La certificación preferida es Google Cloud Professional Machine Learning Engineer, que cubre Vertex AI, IA generativa y ML de producción.
Requisitos de Solicitud
Por favor, envía:
- Un currículum actualizado
- Un enlace a GitHub o portafolio que muestre sistemas de IA o proyectos full-stack que hayas construido y lanzado en producción, con un enfoque en el stack de IA de Google o trabajo de agente
- Un video Loom de 1 a 2 minutos presentándote, mostrando un sistema de IA en producción que hayas gestionado de principio a fin en el stack de Google, y explicando cómo abordaste la evaluación y la fiabilidad junto con la construcción de la funcionalidad
Solo los candidatos que envíen tanto un portafolio como un video Loom pasarán al siguiente paso del proceso de contratación.
A Valorar
- Experiencia con servidores MCP, patrones multi-agente o herramientas de evaluación de LLM como LangSmith, Langfuse o promptfoo
- Experiencia con pipelines de Terraform o CI/CD
- Experiencia con integraciones de GCP, BigQuery o Google Workspace junto con Gemini Enterprise
Compensación y Tiempo Libre
- Compensación pagada en USD
- Pago quincenal los días 15 y 30
- Tiempo Libre Remunerado según la política de la empresa
- Días festivos observados según las directrices de la empresa
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil