AI SDLC Engineer

Buscamos un AI SDLC Engineer / Dev Productivity Specialist para unirse al equipo de desarrollos de RIU. El objetivo principal de este rol es integrar soluciones de Inteligencia Artificial a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) para acelerar los tiempos de entrega, reducir fricciones y mejorar la experiencia y productividad de los desarrolladores. Serás el puente entre las capacidades de la IA moderna y las herramientas del día a día del equipo de desarrollo.

Experiencia: Mínimo de 2 años de experiencia demostrable trabajando directamente en proyectos de Inteligencia Artificial (implementación de LLMs, MLOps, Machine Learning o automatización de IA).

Background Técnico: Sólida experiencia previa como Ingeniero de Software, DevOps, o SRE, con un conocimiento profundo del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC).

Lenguajes y Stack: Dominio de lenguajes de programación como Python, TypeScript o Go, y experiencia con herramientas de orquestación y CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, etc.).

Habilidades de IA: Conocimiento práctico de Prompt Engineering, APIs de proveedores de modelos (OpenAI, Anthropic, etc.) y ecosistemas de agentes.

Soft Skills: Excelentes habilidades de comunicación para poder liderar la adopción de nuevas herramientas y trabajar de forma asíncrona en un entorno 100% remoto.

Integración de IA en el SDLC: Evaluar, implementar y gestionar asistentes de código de IA (ej. GitHub Copilot, Cursor, Tabnine) y otras herramientas basadas en LLMs para el equipo de ingeniería.

Automatización de Procesos: Optimizar los flujos de trabajo (pipelines de CI/CD, code reviews, testing automatizado y despliegues) utilizando soluciones impulsadas por inteligencia artificial.

Métricas de Productividad: Definir, medir y analizar métricas clave (DORA metrics, SPACE framework) para cuantificar el impacto de las herramientas de IA en la eficiencia del equipo.

Formación y Adopción: Actuar como evangelizador interno, creando guías, prompts óptimos y capacitaciones para que los ingenieros saquen el máximo provecho de las herramientas de IA.

Gobernanza y Seguridad: Garantizar que el uso de modelos de lenguaje y herramientas de terceros cumpla con los estándares de seguridad del código y privacidad de la empresa.

Flexibilidad Total: Trabajo 100% remoto con horarios flexibles, priorizando el trabajo por objetivos.

Impacto Real: Oportunidad de definir desde cero cómo la empresa desarrollará software en el futuro.