Canadá
Aviso Wealth
TobogganLabs
Desarrollador/a Senior de IA / Sistemas Agénticos
Canadá
Montreal, Quebec, Canada
TypeScriptPythonReactAWS
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
La versión en inglés seguirá - English version will follow
Sobre nosotros
Desarrollador/a Senior de IA / Sistemas Agénticos
Toboggan Labs es una consultora boutique que trabaja en la intersección de la IA y la atención médica. Resolvemos problemas humanos complejos aplicando tecnología de vanguardia combinada con una sólida comprensión del dominio.
Sobre el puesto
Buscamos un/a Desarrollador/a Senior de IA / Sistemas Agénticos para unirse a nuestro equipo y ayudar a construir sistemas de IA en producción para nuestros clientes, principalmente organizaciones del sector de la salud. Este puesto ofrece la oportunidad de trabajar en desafíos técnicos verdaderamente novedosos: diseñar agentes autónomos que razonen sobre datos complejos, construir sistemas de recuperación que presenten la información correcta en el momento adecuado y desplegar IA que se gane la confianza de los profesionales en entornos regulados.
En este puesto, trabajarás con nuestros clientes, integrado/a en equipos multidisciplinares de diseñadores, científicos de datos y otros desarrolladores. En ocasiones, podrás liderar proyectos y, ocasionalmente, trabajarás solo/a con un cliente. Este puesto está dirigido a un nivel senior.
Tenga en cuenta que, si bien nos especializamos en el sector de la salud y las industrias reguladas, no todos nuestros proyectos se encuentran en estos campos, por lo que es posible que trabaje en diferentes dominios de vez en cuando.
Sobre ti
Buscamos desarrolladores que combinen fundamentos sólidos de ingeniería de software con experiencia práctica en IA/ML. Tenemos proyectos que utilizan los Agentes de OpenAI de SDK, otros que utilizan stacks de LangChain y LlamaIndex respectivamente con modelos cerrados y de código abierto. No esperamos familiaridad con todos ellos, pero sí que seas capaz de razonar sobre la elección de modelos, frameworks y herramientas.
La mayoría de nuestros proyectos con alta carga de IA utilizan Python, TypeScript, React y Node, a menudo con bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, FAISS) y desplegados en AWS. Plataformas de seguimiento de experimentos de ML como MLFlow (o similar) son comunes en nuestros proyectos.
Todas nuestras ofertas de empleo describen un poco a un unicornio. Si eres más bien un "narval", ¡postula de todos modos! No necesitas cumplir todos los requisitos, y mucho menos los criterios adicionales. Si bien la experiencia y las habilidades son valiosas, el potencial de crecimiento y las actitudes son igualmente importantes. Normalmente somos flexibles en cuanto a los niveles o podemos informarte cuando se abra una oferta más relevante.
Toboggan Labs valora la diversidad de las personas que contrata y a las que sirve. Diversidad, para nosotros, significa fomentar un lugar de trabajo en el que las diferencias de una persona sean reconocidas, apreciadas, respetadas y respondidas de manera que desarrollen y utilicen plenamente sus talentos y fortalezas.
Senior AI/Agentic Systems Developer
About Us
Toboggan Labs is a boutique consultancy building at the intersection of AI and healthcare. We solve challenging human problems by applying cutting-edge technology and domain understanding.
About the role
We’re looking for a talented Senior AI/Agentic Systems Developer to join our team and help build production AI systems for our clients—primarily healthcare organizations. This role offers the opportunity to work on genuinely novel technical challenges: designing autonomous agents that reason over complex data, building retrieval systems that surface the right information at the right time, and deploying AI that earns the trust of professionals in regulated environments.
In this role, you will be working with our clients, embedded in multi-disciplinary teams of designers, data scientists, and other developers. You may at times get to lead projects, and you may occasionally work solo with a client. This role is targeting a senior level.
Note that while we specialize in healthcare and regulated industries, not all our projects are in these fields, so you may work across different domains from time to time.
About you
We’re seeking developers who combine strong software engineering fundamentals with practical AI/ML experience. We have projects using OpenAI’s Agents SDK, others using stacks from LangChain and LlamaIndex respectively with closed and open source models. We don’t expect familiarity with all of these, but we expect you to be able to reason about choice of models, frameworks, and tools.
Most of our AI-heavy projects use Python, TypeScript, React, and Node, often with vector databases (Pinecone, Weaviate, FAISS) and deployed on AWS. MLFlow or similar ML experiment tracking platforms are common on our projects.
All of our job postings describe a bit of a unicorn. If you’re kind of a “narwhal,” please apply anyway. You don’t need to meet all the requirements, let alone the bonus criteria. While experience and skill sets are valuable, growth potential and attitudes are equally important. We are usually flexible on levels or can advise you when a more relevant posting opens.
Toboggan Labs values the diversity of the people it hires and serves. Diversity, for us, means fostering a workplace in which a person's differences are recognized, appreciated, respected and responded to in ways that fully develop and utilize their talents and strengths.
Tus responsabilidades diarias
- Investigación y prototipado aplicado de IA — Explorar enfoques contemporáneos en IA agéntica, arquitecturas RAG y sistemas de LLM. Experimentación rápida para mejorar los pipelines de recuperación a través de mejores estrategias de segmentación, reordenamiento, búsqueda híbrida e ingeniería de prompts. Evaluación de opciones de modelos (fuente abierta vs. cerrada) y compromisos de frameworks según las restricciones del proyecto.
- Desarrollo de sistemas de IA en producción — Construir y desplegar sistemas de IA fiables a escala. Implementar orquestación de agentes, frameworks de evaluación y sistemas de monitorización. Ser responsable del ciclo de vida completo, desde el prototipo hasta el despliegue en producción, incluyendo la infraestructura, los pipelines de CI/CD para sistemas de IA y la integración con plataformas de salud existentes.
- Desarrollo de producto — Recopilar requisitos, hablar con las partes interesadas, desarrollar funcionalidades y realizar mejoras en los productos de software de nuestros clientes. Entregar código de alta calidad en toda la pila tecnológica, incluyendo frontend, backend, infraestructura y datos.
- Liderazgo técnico — Tomar decisiones arquitectónicas sobre la selección de modelos, estrategias de recuperación y diseño de sistemas. Articular los compromisos entre diferentes enfoques de IA y relacionarlos con las necesidades del negocio. En algunos proyectos, coordinar entregables técnicos, alcance, plazos y presupuestos.
- Apoyo al equipo — Mentorizar a colegas en las mejores prácticas de IA/ML, presentar internamente, participar en entrevistas y contribuir a nuestra práctica en evolución de ingeniería de IA.
Your work will consist of:
- Applied AI research and prototyping — Exploring contemporary approaches in agentic AI, RAG architectures, and LLM systems. Rapid experimentation to improve retrieval pipelines through better chunking strategies, reranking, hybrid search, and prompt engineering. Evaluating model choices (open vs. closed source) and framework trade-offs based on project constraints.
- Production AI system development — Building and deploying reliable AI systems at scale. Implementing agent orchestration, evaluation frameworks, and monitoring systems. Owning the full lifecycle from prototype to production deployment, including infrastructure, CI/CD pipelines for AI systems, and integration with existing healthcare platforms.
- Product development — Gathering requirements, talking to stakeholders, developing features, and making improvements to our clients’ software products. Delivering high-quality code across the stack, including frontend, backend, infrastructure, and data.
- Technical leadership — Making architectural decisions about model selection, retrieval strategies, and system design. Articulating trade-offs between different AI approaches and relating them to business needs. On some projects, coordinating technical deliverables, scope, timelines, and budgets.
- Supporting the team — Mentoring colleagues on AI/ML best practices, presenting internally, participating in interviews, and contributing to our evolving AI engineering practice.
Te animamos a postular si
- Contar con 5+ años de experiencia como desarrollador/a de software, incluyendo al menos un año diseñando y operando sistemas de IA/ML en entornos de producción.
- Tienes experiencia práctica con sistemas agénticos (agentes autónomos, sistemas multi-agente, uso de herramientas) o sistemas de recuperación de información (particularmente arquitecturas RAG).
- Tienes experiencia práctica con LLMs en producción, incluyendo ingeniería de prompts, ingeniería de contexto y frameworks de evaluación para sistemas de IA generativa.
- Comprendes la pila completa de los sistemas de IA modernos, desde la selección de modelos y el diseño de prompts hasta las bases de datos vectoriales, las arquitecturas de recuperación y el despliegue en producción.
- Tienes excelentes habilidades de comunicación y puedes explicar problemas técnicos complejos a partes interesadas tanto técnicas como no técnicas.
- Eres adaptable, automotivado/a y prosperas en entornos de rápido movimiento donde las capacidades de IA evolucionan mensualmente.
- Tienes un historial probado de mentoría y liderazgo técnico.
We want you to apply if you:
- Have 5+ years of experience as a software developer, with at least 1 year building AI/ML systems in production environments.
- Have hands-on experience with agentic systems (autonomous agents, multi-agent systems, tool use) or information retrieval systems (particularly RAG architectures).
- Have practical experience with LLMs in production, including prompt engineering, context engineering, and evaluation frameworks for generative AI systems.
- Understand the full stack of modern AI systems—from model selection and prompt design through vector databases, retrieval architectures, and production deployment.
- Have excellent communication skills and can explain complex technical problems to both technical and non-technical stakeholders.
- Are adaptable, self-motivated, and thrive in fast-moving environments where AI capabilities evolve monthly.
- Have a proven track record of mentorship and technical leadership.
Puntos extra si
- Tienes formación formal en IA/ML (Máster o experiencia profesional equivalente).
- Tienes experiencia en ajuste fino de LLM, arquitecturas de recuperación híbridas o técnicas avanzadas de ingeniería de prompts.
- Has trabajado en el sector de la salud u otras industrias fuertemente reguladas, particularmente con requisitos de cumplimiento HIPAA.
- Tienes experiencia con estándares de datos de salud (FHIR, HL7, SNOMED CT, LOINC).
- Tienes experiencia en roles de cara al cliente como consultoría o ingeniería desplegada directamente.
- Has contribuido a proyectos de código abierto de IA/ML o has publicado investigaciones (incluso publicaciones de blog o artículos técnicos).
- Tienes experiencia con prácticas MLOps: seguimiento de experimentos, monitorización de modelos, pruebas A/B para sistemas de IA.
Bonus points if you
- Have formal training in AI/ML (Master’s degree or equivalent professional experience).
- Have experience with LLM fine-tuning, hybrid retrieval architectures, or advanced prompt engineering techniques.
- Have worked in healthcare or other heavily regulated industries, particularly with HIPAA compliance requirements.
- Have experience with healthcare data standards (FHIR, HL7, SNOMED CT, LOINC).
- Have experience in client-facing roles such as consulting or forward-deployed engineering.
- Have contributed to AI/ML open source projects or published research (even blog posts or technical articles).
- Have experience with MLOps practices—experiment tracking, model monitoring, A/B testing for AI systems.
Qué ofrecemos
Somos una empresa remota primero, con espacio de oficina en Montreal. Preferimos contratar en Quebec, pero estamos abiertos a candidatos en cualquier lugar de Canadá dentro de la zona horaria EST±2.
Además:
- Presupuesto para oficina en casa/tecnología;
- Presupuesto anual de desarrollo profesional;
- Plan de jubilación con contribución de la empresa después del 1 año;
Desde el primer día
- Seguro médico y dental pagado en un 100% por el empleador, incluyendo un fondo anual para medicina complementaria (acupuntura, osteopatía, masoterapia, naturopatía, psicología, etc.);
- Seguro de vida y de invalidez a corto y largo plazo;
- Complemento de baja por paternidad/maternidad (8 semanas), disponible para empleados con más de un año de antigüedad, independientemente de la vía hacia la paternidad/maternidad.
What we offer
We are a remote-first company with office space in Montreal. We prefer to hire in Quebec, but we are open to candidates anywhere in the EST±2 time zone in Canada.
In addition:
- Home office/technology budget;
- Yearly professional development budget;
- Company matching RRSP after 1 year;
From Day 1
- 100% employer-paid health & dental insurance including a yearly bank of coverage for complementary medicine (Acupuncture, osteopathy, massage therapy, naturopathy, psychology, etc.);
- Life, long & short-term disability insurance;
- Parental leave top-up (8 weeks), available to employees with 1+ year of tenure, regardless of path to parenthood.
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