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Code Metal
Boston, MA, USA
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CompartirTítulo del puesto Ingeniero Principal de Software - Pipelines de IA en Python Descripción general Estamos buscando un ingeniero de software experimentado para ayudarnos a desarrollar una nueva generación de herramientas de transpilación habilitadas por IA y técnicas modernas de verificación, que permitan cerrar la brecha entre el desarrollo de algoritmos y su implementación en sistemas embebidos. En este puesto, tendrá un papel líder en el diseño y la implementación de novedosos pipelines de generación de código que combinen inteligencia artificial generativa, análisis estático y métodos de verificación formal para traducir código escrito en un lenguaje a otro. Responsabilidades ● Definir la arquitectura de software para pipelines de IA agente. Diseñar e implementar flujos de trabajo complejos que incluyan máquinas de estado, colas de mensajes y procesamiento distribuido. ● Desplegar y gestionar servicios contenerizados utilizando Docker. ● Crear bases de código extensibles y bien probadas para productos de traducción de código. ● Colaborar con especialistas del dominio para integrar métodos de verificación formal y análisis estático en el pipeline de generación de código. ● Trabajar con servicios en la nube y arquitecturas distribuidas para garantizar alta disponibilidad. Requisitos obligatorios ● Siete o más años de experiencia en desarrollo de software empresarial colaborativo en Python, con entrega de productos a una base amplia de clientes. ● Experiencia demostrada en recopilar requisitos de partes interesadas y traducirlos en diseños de software. ● Experiencia demostrada en planificar y ejecutar proyectos grandes en entornos de trabajo en equipo. ● Historial comprobado de desarrollo y entrega de software robusto mediante la aplicación de mejores prácticas en todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), incluyendo revisión de código, pruebas, integración continua, gestión de lanzamientos y sistemas de compilación. ● Experiencia con herramientas y frameworks de aprendizaje automático (machine learning). ● Dominio en la creación de APIs escalables (REST, GraphQL, gRPC). ● Experiencia práctica con Docker y desarrollo de aplicaciones contenerizadas. Deseable ● Experiencia sólida en orquestación de flujos de trabajo, máquinas de estado y colas de mensajes (por ejemplo, RabbitMQ, Kafka, Redis, Celery). ● Conocimientos de PromptFlow o herramientas similares de automatización de flujos de trabajo. ● Experiencia trabajando con sistemas distribuidos basados en la nube (AWS, GCP, Azure).
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