Ingeniero de IA desplegado hacia adelante

Ingeniero de IA desplegado hacia adelante
Cree productos integrales sobre una base de datos sólida, con la IA como multiplicador de fuerza.
Práctica de datos | Remoto (Polonia) | mayor

Acerca de TechTorch
En TechTorch, estamos construyendo el futuro del trabajo inteligente. Nuestra misión es ayudar a las empresas a diseñar, construir e implementar agentes de IA que automaticen flujos de trabajo complejos del mundo real, brindando confiabilidad, retorno de la inversión medible y ganancias masivas de eficiencia.
Aquí, no solo jugará con indicaciones o ejecutará infinitas pruebas de concepto. Enviará sistemas de IA de nivel de producción que resuelven problemas reales en todas las industrias.
Te unirás a un equipo práctico, de rápido movimiento e impulsado por la propiedad que prospera construyendo rápidamente, iterando rápidamente y viendo resultados en días, no en meses.

Acerca de la práctica
La práctica de datos de TechTorch se encuentra en la intersección de los datos empresariales y la IA aplicada. Diseñamos y construimos sistemas nativos de IA que no solo analizan el pasado, sino que impulsan decisiones de forma activa. Nuestro trabajo abarca infraestructura y canalizaciones de datos, automatización inteligente y aplicaciones de IA de pila completa en todas las industrias.
Trabajamos de la forma en que operan ahora los mejores equipos de atención al cliente: equipos pequeños, propiedad profunda, sin traspasos en los límites. Llevamos los problemas de la pizarra de un cliente a producción y dejamos que la IA haga el trabajo pesado dondequiera que se gane su lugar.
El papel
Buscamos un ingeniero que construya toda la pila y sea propietario de los datos que contiene. Puede sentarse en una sesión de cliente, dar forma a la arquitectura, diseñar la base de datos y enviar la aplicación que se ejecuta sobre ella, sin traspasar los límites.
El trabajo abarca la entrega al cliente y el desarrollo de aceleradores internos. Usted mapea el problema, estructura la solución y es dueño del resultado de un extremo a otro. Los agentes de codificación de IA son fundamentales para la forma en que construimos; no es una novedad, sino la capa diaria que permite a un equipo pequeño cubrir una gran cantidad de terreno.
lo que harás

• Trabajo propio de principio a fin: desde el descubrimiento y la configuración de soluciones hasta el diseño, la construcción y la implementación de producción del sistema.

• Diseñar y construir la base de datos: modelos de datos, diseño de esquemas, modelado dimensional, canalizaciones ETL/ELT y dimensiones que cambian lentamente (SCD) que se mantienen en producción.

• Cree aplicaciones de pila completa sobre esa base: servicios Python/FastAPI y interfaces Next.js que hacen que los flujos de trabajo de datos e IA sean utilizables.

• Utilice agentes de codificación de IA (Claude Code o equivalente) como acelerador de compilación principal para pasar rápidamente de las especificaciones al software funcional, sin sacrificar el criterio ni la calidad.

• Diseñe y cree capacidades de IA donde encajen (canalizaciones RAG, flujos de trabajo agentes y procesamiento LLM-in-the-loop) y compóngalas a través de servidores MCP, habilidades y complementos.

• Organice tuberías y automatización con herramientas como Airflow, Dagster/Prefect, Celery o Temporal, eligiendo la herramienta adecuada para el trabajo.

• Establecer y poseer implementaciones de CI/CD y nube en AWS y Azure.

• Traducir los requisitos ambiguos de los clientes en diseños claros y comunicar las compensaciones a audiencias técnicas y comerciales.

• Contribuir con aceleradores reutilizables y activos técnicos a la práctica de datos.

Debe tener
Buscamos una profundidad de producción genuina en la ingeniería de datos y el desarrollo completo, no una familiaridad superficial con ninguno de los dos.
Fundación de ingeniería de datos

• Modelado de datos y diseño de esquemas: modelado dimensional, compensaciones de normalización y diseño de esquemas de almacén/EDW que puede defender.

• Experiencia práctica en canalización de datos: diseño ETL/ELT en cargas incrementales y por lotes, creado y mantenido en producción (no solo scripts SQL según un cronograma).

• Dimensiones que cambian lentamente (SCD) y manejo de datos modificados: conoce los patrones y cuándo se aplica cada uno.

• Experiencia dbt: transformaciones SQL modulares, pruebas, documentación y estrategias incrementales.

• SQL avanzado y al menos una plataforma de datos moderna y profunda (por ejemplo, Snowflake, Databricks o un almacén/casa de lago en la nube comparable).

• Pensamiento sobre la calidad de los datos: las pruebas, la validación y el linaje se tratan como de primera clase, no como algo secundario.

Desarrollo de productos de IA de pila completa

• Python como lenguaje principal: los servicios, la automatización y los datos funcionan de manera similar.

• FastAPI: diseño de API REST asíncrono, inyección de dependencias y pruebas.

• Una interfaz moderna, idealmente Next.js: arquitectura de componentes, SSR, gestión de estado y sensibilidad UX real.

• PostgreSQL: diseño de esquemas, optimización de consultas, indexación.

• Diseño de sistemas: puede diseñar desde una página en blanco: servicios, límites, compensaciones y escala.

• Ingeniería combinada con IA: utiliza una herramienta de codificación agente (Claude Code, Cursor o similar) como un auténtico acelerador del flujo de trabajo diario y puede hablar concretamente de cómo hacerlo.

• Propiedad de implementación de CI/CD y nube en AWS o Azure, sin un gran soporte.

Formas de trabajar

• Se siente cómodo en la entrega de cara al cliente: puede representar técnicamente a TechTorch y traducir entre negocios e ingeniería.

• Mentalidad de dar prioridad al cliente: basa las decisiones en lo que la parte interesada realmente está tratando de lograr y puede moverse con fluidez entre la visión del ingeniero y la del propietario del negocio en la misma conversación.

• Instinto de propiedad de extremo a extremo: lleva un problema desde el descubrimiento hasta la producción y se apropia del resultado, en lugar de transmitirlo en cada transferencia.

Es bueno tenerlo
No es necesario presentar una solicitud, pero estas son las cosas que hacen que un candidato se destaque.
Diferenciador destacado: fluidez de los datos comerciales: experiencia en la evaluación de cómo fluyen los datos comerciales a través de CRM (idealmente Salesforce) y ERP (idealmente NetSuite) desde la oportunidad hasta el pedido y la factura, con la capacidad de diagnosticar, documentar y resolver inconsistencias.

• Profundidad de la IA agente: LangGraph o comparable: coordinación de múltiples agentes, uso de herramientas, memoria y gestión de estado.

• Ingeniería RAG: estrategias de recuperación, almacenamiento de vectores, fragmentación, reclasificación y evaluación.

• Experiencia en un entorno de consultoría o prestación de servicios a clientes, o una función de ingeniería integrada o implementada en el futuro.…

Fuente: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/techtorch/forward-deployed-ai-engineer-eu-uk-193609)