Applied AI Engineer

🕒 May 9

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ultima milla

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51 - 200 employees

🚗 Transport

☁️ SaaS

🛍️ eCommerce

Transport • SaaS • eCommerce

ultima milla is a company offering a dynamic logistics software solution focused on optimizing the shipping and delivery process for businesses. The platform allows users to automate shipping tasks, connect different platforms, and centralize their shipment data. It features a comprehensive dashboard for tracking and analyzing shipments, providing alerts, and integrating with various marketplaces and eCommerce sites through its API. The service offers shipping cost savings up to 60%, customizable notifications for clients, and innovative solutions for managing returns and generating detailed reports on shipping performance. ultima milla is recognized for its efficiency in logistics and provides support to over 100,000 companies, handling more than 3 million shipments monthly across Latin America.

📋 Description

• Diseñar y construir sistemas de IA en producción que resuelven problemas reales de negocio, end-to-end: desde discovery hasta operación. • Trabajar con producto y operaciones para traducir problemas ambiguos en soluciones acotadas, medibles y mantenibles. • Construir pipelines de datos que alimentan tanto modelos como superficies de producto. • Diseñar sistemas de evaluación rigurosos: cómo medimos calidad, cómo detectamos regresiones, cómo decidimos cuándo algo está listo para shippear. • Integrar LLMs en producción con todos los retos que eso implica: prompt engineering serio, tool use, manejo de costos y latencia, control de calidad de outputs. • Tomar decisiones técnicas sobre qué tipo de solución aplicar a cada problema. No todo necesita un LLM, no todo necesita ML, y parte del rol es saber distinguir. • Diseñar e implementar las salvaguardas de seguridad del sistema: límites de autonomía, aprobaciones humanas, aislamiento entre clientes, auditoría. • Colaborar con el equipo de backend para definir contratos e integraciones limpias entre servicios. • Mentorear a otros ingenieros en prácticas de IA aplicada conforme el equipo crezca (responsabilidad creciente con el nivel de seniority).

🎯 Requirements

• Inglés B2 o superior. • +4 años de experiencia en ingeniería de software, con al menos 2 años trabajando en sistemas de Machine Le producción (noarning o IA en solo notebooks o POCs). • Experiencia práctica construyendo sistemas con LLMs en producción: prompt engineering serio, function calling / tool use, RAG, manejo de costos y latencia, evaluación de outputs. • Sólido conocimiento de al menos un lenguaje fuerte para sistemas de IA — Python es el más común, pero también consideramos perfiles fuertes en Go, Rust o TypeScript/Node siempre que tengas experiencia construyendo sistemas de ML/IA productivos en ese stack. • Experiencia con al menos un framework de ML (PyTorch, scikit-learn, JAX, o equivalente). • Capacidad de tomar un problema de producto ambiguo y traducirlo en un sistema de IA acotado, medible y mantenible. • Mentalidad de evaluación primero: sabes que un sistema de IA sin métricas no es un sistema, es una apuesta. • Capacidad para comunicar trade-offs técnicos a audiencias técnicas y no técnicas, en español e inglés. • **A considerar:** • Experiencia con Ruby on Rails — parte de nuestro stack convive con backend en Rails, y poder leer/escribir código del backend acelera tu trabajo. • Experiencia profunda con APIs de algún proveedor comercial de LLMs en producción. • Experiencia construyendo agentes con tool-use loops en producción (no solo demos). • Experiencia con sistemas multi-tenant y los trade-offs de seguridad asociados. • Experiencia en logística, fintech, o cualquier dominio donde las decisiones de la IA tienen consecuencias monetarias o legales — donde "alucinar" no es una opción aceptable. • Contribuciones a proyectos open source de IA/ML. • Experiencia con cloud providers (GCP, AWS, Azure) y herramientas de contenerización (Docker, Kubernetes). • Experiencia con sistemas de mensajería event-driven (Kafka, Pub/Sub, o similar).

🏖️ Benefits

• Misión a nivel regional: lograr que los negocios de LATAM se despreocupen de su logística. • Ubicación: Argentina, Colombia, México, Venezuela, Panamá, Perú. • Esquema: 100% remoto. • Horario: Lunes a Viernes 8:00 a 17:00 CST (México). • Con flexibilidad de horario cuando haya nuevos releases. • Crecimiento y desarrollo profesional.