Ingeniero/a de IA II (Remoto)

Resumen

Sezzle está buscando un/a talentoso/a Ingeniero/a de IA II para unirse a su equipo remoto y ayudar a construir plataformas y sistemas impulsados por IA. Esta es una excelente oportunidad para profesionales en Chile y LATAM que buscan un rol de impacto con fuerte crecimiento y ownership, trabajando en la vanguardia de las soluciones de fintech y retail.

La Empresa

Sezzle tiene la misión de empoderar financieramente a la próxima generación, revolucionando la experiencia de compra más allá de los pagos, combinando tecnología de vanguardia con planes de cuotas sin intereses fluidos y accesibles. La empresa transforma los pagos y redefine cómo las personas descubren, interactúan y compran, impulsando el impacto en las ventas de los comerciantes. Sezzle está construyendo un equipo innovador y dinámico, apasionado por crear una experiencia de compra única.

El Rol

Estamos buscando un/a talentoso/a y motivado/a Ingeniero/a de IA II, el/la mejor en su clase, con un alto coeficiente intelectual y emocional. Este rol ofrece una emocionante oportunidad para prosperar en un entorno dinámico y de ritmo rápido dentro de un equipo en rápido crecimiento, con fuertes perspectivas de crecimiento continuo y mayor propiedad. Como Ingeniero/a de IA II en el equipo de IA Aplicada, tendrás la propiedad de principio a fin de plataformas y sistemas complejos que impulsan las capacidades de IA de Sezzle. Tu trabajo abarcará iniciativas como la construcción de plataformas impulsadas por IA desde cero, el desarrollo de sistemas de automatización y orquestación inteligentes, y la incorporación de soluciones de IA propietarias directamente en productos orientados al cliente, herramientas internas y flujos de trabajo operativos. Operarás en espacios problemáticos muy ambiguos, trabajando en estrecha colaboración con los equipos de producto, ingeniería y operaciones para identificar oportunidades donde la IA pueda generar un impacto significativo, ya sea mejorando la experiencia del cliente, la toma de decisiones o automatizando flujos de trabajo complejos. Este rol es ideal para ingenieros/as listos/as para ir más allá de la ejecución acotada y liderar soluciones: dar forma a la arquitectura, impulsar la implementación y asegurar que lo que se construye sea confiable, escalable y genuinamente útil.

Responsabilidades clave

• Liderar el diseño, desarrollo y propiedad de plataformas y sistemas internos impulsados por IA, incluidas las iniciativas construidas desde cero.
• Asumir la entrega de principio a fin de proyectos complejos, desde el descubrimiento del problema y el diseño del sistema hasta el lanzamiento en producción y la iteración.
• Diseñar e implementar características impulsadas por IA, automatización inteligente y sistemas de orquestación que mejoren las experiencias del cliente y la productividad en todos los equipos.
• Integrar capacidades de IA en productos orientados al cliente, herramientas internas y flujos de trabajo operativos, asegurando que las soluciones se integren de forma natural y ofrezcan un valor medible.
• Construir sistemas full-stack que abarquen servicios de backend, APIs, capas de datos e interfaces frontend.
• Traducir problemas comerciales y operativos ambiguos en soluciones técnicas escalables, mantenibles y habilitadas para IA.
• Aplicar un fuerte pensamiento sistémico para garantizar la fiabilidad, el rendimiento, la seguridad, los permisos y la auditabilidad en todas las plataformas.
• Colaborar estrechamente con ingenieros/as, equipos y stakeholders de toda la empresa para identificar oportunidades de alto impacto e impulsar la adopción.
• Participar en el soporte de producción y la respuesta a incidentes para los sistemas propios, ayudando a definir y mantener las mejores prácticas operativas y de fiabilidad.
• Mentorizar a los miembros del equipo de IA a través de revisiones de código, retroalimentación de diseño y orientación práctica, elevando el nivel general de calidad del equipo.

Requisitos

• 3-5 años de experiencia profesional en ingeniería de software, ingeniería de IA, ingeniería de plataformas o roles relacionados.
• Experiencia práctica diseñando, construyendo e implementando sistemas impulsados por IA en entornos de producción.
• Dominio fuerte de Python, SQL y frameworks frontend como React.
• Experiencia comprobada diseñando y siendo dueño/a de sistemas full-stack de grado de producción.
• Experiencia trabajando con sistemas distribuidos, plataformas internas o flujos de trabajo de datos complejos.
• Experiencia demostrada trabajando con Claude o herramientas de modelos de lenguaje grandes equivalentes; los/as candidatos/as deben sentirse cómodos/as aprovechando la IA para mejorar la productividad, la investigación y la comunicación.
• Capacidad para operar eficazmente en espacios problemáticos ambiguos e impulsar soluciones con mínima dirección.

Requisitos de Idioma

Inglés - Fluido (comunicación verbal y escrita indispensable para la colaboración global).

Deseable (Nice to Have)

• Experiencia construyendo plataformas "AI-first" o productos internos desde cero, incluidas las decisiones arquitectónicas iniciales.
• Sólida base en principios fundamentales de machine learning y ciencia de datos, incluyendo aprendizaje supervisado/no supervisado, ingeniería de características, evaluación de modelos e inferencia estadística.
• Experiencia con arquitecturas de transformadores (BERT, GPT, etc.) y comprensión de los mecanismos de atención, tokenización y estrategias de ajuste fino para aplicaciones específicas de dominio.
• Experiencia desarrollando sistemas asistidos por IA o agenticos que interactúan con herramientas, datos o flujos de trabajo.
• Familiaridad con embeddings y representaciones vectoriales, incluyendo embeddings de texto, búsqueda de similitud e integración con bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, pgvector o similar).
• Experiencia con técnicas de PNL, incluyendo clasificación de texto, reconocimiento de entidades nombradas, búsqueda semántica y extracción de información.
• Familiaridad con el desarrollo nativo en la nube utilizando AWS.
• Comprensión de prompt engineering, generación aumentada por recuperación (RAG) y patrones de aplicación de LLM.
• Experiencia con sistemas contenerizados y herramientas de orquestación como Docker y Kubernetes.
• Exposición a pipelines de CI/CD y flujos de trabajo de desarrollo modernos (por ejemplo, GitLab).
• Experiencia con Golang es un plus (o disposición para aprender).