Full Stack AI Engineer (.NET + React)

Descripción

Empresa: Ingeniosi

Estamos formando un nuevo equipo de Ingeniería de Productos de IA en México y buscamos ingenieros que utilicen IA como parte de su flujo de trabajo diario no solo para generar código, sino para analizar problemas de negocio, crear especificaciones técnicas, orquestar herramientas de IA, validar código generado por IA y entregar software listo para producción.

Experiencia requerida

3-7 años de experiencia profesional en desarrollo de software. Experiencia sólida con ASP.NET Core, React y TypeScript. Integración de modelos de lenguaje grandes (LLMs) en producción. Uso diario de asistentes de codificación con IA (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot). Experiencia con REST APIs, SQL, Git, metodologías ágiles y Azure (despliegues y CI/CD).

Responsabilidades

Construir aplicaciones full-stack modernas con ASP.NET Core y React+TypeScript. Usar asistentes de IA en el flujo de trabajo diario. Integrar LLMs como Anthropic Claude, OpenAI o Azure OpenAI en producción. Desarrollar características impulsadas por IA: asistentes conversacionales, agentes de IA, RAG, búsqueda inteligente, motores de recomendación, automatización de flujos de trabajo. Construir pipelines de recuperación con embeddings y bases de datos vectoriales. Diseñar, evaluar y optimizar prompts. Colaborar con gerentes de producto y partes interesadas. Desplegar aplicaciones en Microsoft Azure y mantener pipelines CI/CD. Participar en revisiones de código.

Conocimientos técnicos

ASP.NET Core, React con TypeScript, asistentes de IA (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot), integración de LLMs (Anthropic Claude, OpenAI, Azure OpenAI), REST APIs, SQL, Git, metodologías ágiles, Azure DevOps/CI/CD. Preferible: 'RAG', Agentes de IA, Sistemas Multiagente, MCP, Bases de datos vectoriales (Pinecone, Qdrant, pgvector, Chroma, Weaviate), Embeddings, Prompt Engineering, LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, Azure AI Foundry, Evaluación de IA, Observabilidad de IA, Optimización de tokens y costos.

Habilidades

Pensar en problemas de negocio antes de escribir código, traducir requisitos en especificaciones técnicas, usar IA para acelerar el desarrollo sin reemplazar el juicio de ingeniería, validar y mejorar código generado por IA, aprendizaje continuo, asumir la propiedad de los resultados del producto.