Backend AI Engineer
HybridBuenos Aires, Buenos Aires F.D., Argentina or Caba, Ilocos, Philippines
Job Summary
Design and maintain production backend services for LLM systems, including orchestration, tool calling, state management, and fallbacks. Build the data layer feeding these systems with relational schemas, vector stores for retrieval, and a semantic layer to govern agent concepts. Automate the commercial funnel end-to-end, handling lead enrichment, scoring, routing, and personalized outreach at scale. Define evaluation datasets, guardrails, and observability for cost, latency, and quality. Integrate with CRM, data warehouses, and messaging channels while translating non-technical needs into concrete systems.
Required Qualifications
- Experiencia en producción con LLMs o modelos de Machine Learning
- 5+ años construyendo y manteniendo servicios en producción
- Modelado relacional, SQL avanzado, índices, análisis y tuning de queries
- Haber trabajado con embeddings y algún vector store (pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate o similar)
- Entender los tradeoffs de RAG (chunking, recall, ranking, datos desactualizados)
- Conceptos sobre cómo los LLMs manejan su ventana de contexto y estrategias para aprovechar la de forma más eficiente
- APIs REST, webhooks, autenticación, rate limits, timeouts, etc.
- Mentalidad de producto
Desired Qualifications
- Haber aplicado LLMs o ML a equipos o procesos de ventas
- Experiencia construyendo flujos agénticos y conocimiento de sus fallas típicas: alucinación, loops, personalización genérica, costos
- MCP (Model Context Protocol): haber construido servers o tools
- Data warehouse y modelado analítico: dbt, ClickHouse, BigQuery o similares
- Fine-tuning, evaluación de modelos, o experiencia previa como ML Engineer / Data Scientist con modelos propios en producción
- Experiencia en otros SaaS B2B
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