JT25
Python Engineer (AI)
- Seniority: Sr.
- Especialidad: AI Developer
- Tecnologías: Artificial Intelligence, Python
- Ubicación: Santo Domingo, República Dominicana
- Pretensión Salarial: 3500 USD
- Inglés Intermedio
Bio
JT25 tiene 27 años, es Ingeniero en Sistemas graduado y actualmente se encuentra cursando una Maestría en Inteligencia Artificial. A nivel profesional, cuenta con más de cinco años de experiencia en desarrollo Backend utilizando Python, destacándose durante el último año por su participación en proyectos de implementación de soluciones de Inteligencia Artificial en entornos productivos para cliente FIFA, a través de la consultora internacional XX. Forma parte de dicha organización desde hace más de 3 años y medio, período en el que participó en diferentes iniciativas de desarrollo e innovación tecnológica. Tras la finalización reciente de su último proyecto, se encuentra explorando nuevas oportunidades que le permitan continuar impulsando su crecimiento profesional. En el plano técnico, posee experiencia en investigación y desarrollo (R&D), participando en el despliegue de soluciones en producción que incorporan Inteligencia Artificial, modelos de lenguaje (LLMs) y agentes inteligentes habiendo implementado agentes capaces de responder consultas técnicas y brindar soporte a perfiles junior. En este contexto, ha trabajado de manera constante con clientes de Estados Unidos y Europa, utilizando inglés en su día a día profesional. Se destaca por su buena capacidad de comunicación, trato profesional y excelente predisposición para el trabajo colaborativo.
- +5 años Backend participando en proyectos de distinta complejidad y escalabilidad para clientes internacionales.
- Python: Posee aproximadamente cinco años de experiencia trabajando con Python como tecnología principal, tanto en desarrollo de aplicaciones, integraciones, automatizaciones y soluciones de datos.
- FastAPI / Flask / Django: Sí, posee experiencia trabajando principalmente con FastAPI y Flask. También ha participado en proyectos desarrollados sobre Django.
- Experiencia REAL en producción con IA: Sí. Durante su participación en el proyecto de FIFA trabajó en la incorporación de herramientas de Inteligencia Artificial dentro de entornos productivos, colaborando en la implementación de agentes y asistentes orientados a optimizar procesos de desarrollo y soporte técnico.
- RAG: Cuenta con experiencia en la implementación de sistemas RAG para optimizar procesos de búsqueda y recuperación de información. Participó en el diseño e implementación de esta arquitectura dentro del proyecto FIFA.
- Agentes: Sí. Participó en el desarrollo e implementación de agentes de IA durante el proyecto FIFA, orientados principalmente a asistir a desarrolladores junior mediante consultas técnicas y acceso contextualizado a documentación y conocimiento interno.
- Evaluaciones de LLM: Sí. Participó en procesos internos de evaluación y validación de modelos de lenguaje mediante pruebas semimanuales, analizando la calidad de las respuestas, recuperación de información y comportamiento de distintos modelos. En algunos casos realizaron comparativas entre diferentes LLMs, considerando también aspectos asociados a costos de operación.
- SQL / NoSQL: Amplia experiencia trabajando con bases de datos relacionales como PostgreSQL, MySQL y SQL Server. También posee experiencia con bases NoSQL, principalmente MongoDB.
- AWS: Sí. Experiencia trabajando con servicios de AWS, especialmente S3 para almacenamiento de información y RDS para gestión de bases de datos, dentro de arquitecturas desplegadas en la nube.
- Docker: Sí. Utilización frecuente de Docker para contenerización de aplicaciones y despliegues en distintos entornos.
- Kubernetes: Sí. Experiencia trabajando con arquitecturas basadas en Kubernetes, particularmente en proyectos de microservicios desplegados en entornos cloud.
- Observabilidad: Cuenta con experiencia en observabilidad de aplicaciones mediante herramientas como Datadog y Prometheus para monitoreo, métricas y análisis de comportamiento. Adicionalmente, participó en el diseño e implementación de mecanismos propios de observabilidad adaptados a las necesidades de los proyectos.
- CI/CD: Sí. Asumió responsabilidades vinculadas a DevOps, participando en la construcción de pipelines de integración y despliegue continuo, así como en la definición de arquitecturas cloud y automatización de procesos de entrega.
- Uso intensivo de Cursor/Copilot: Utiliza de manera habitual Cursor y Claude como herramientas de asistencia al desarrollo. Asimismo, cuenta con experiencia sostenida utilizando GitHub Copilot en entornos profesionales.
- OCR: Sí. Ha utilizado herramientas de OCR principalmente para extracción y conversión de información desde distintos tipos de documentos y archivos.
- Parsing documental: Sí. Cuenta con experiencia procesando y estructurando información proveniente de documentación y archivos para su posterior análisis e integración en sistemas
- Pinecone: Posee experiencia trabajando con Pinecone como base de datos vectorial en proyectos relacionados con arquitecturas RAG y recuperación semántica de información.
- Weaviate: También ha trabajado con Weaviate en implementaciones de bases vectoriales orientadas a soluciones de búsqueda semántica y RAG.