Buscamos un profesional con experiencia sólida en Python y backend, capacidad para investigar problemas complejos y disposición para trabajar con documentos, datos e inteligencia artificial.

Debe ser capaz de entender reglas de negocio, comunicarse con equipos no técnicos, liderar desarrolladores y tomar responsabilidad sobre procesos que se ejecutan en producción.

También es relevante que tenga atención al detalle, capacidad de análisis y experiencia trabajando con sistemas donde los resultados de modelos de inteligencia artificial deben ser validados y ajustados constantemente.

Habilidades técnicas principales
Python 3.9. o superior
Django y desarrollo de servicios backend.
PostgreSQL y SQLAlchemy.
Diseño, mantenimiento y ejecución de procesos ETL.
Procesamiento de documentos PDF y JSON.
Integración con Azure Document Intelligence.
Uso de modelos de lenguaje como Claude y OpenAI.
Construcción y mantenimiento de prompts, templates y schemas de extracción.
LangFlow y flujos de procesamiento con inteligencia artificial.
Docker y ejecución de aplicaciones en ambientes locales, QA y producción.
AWS S3 y manejo de archivos en la nube.
APIs REST e integración entre servicios.
Análisis y resolución de errores de producción.
GitLab, control de versiones y revisión de código.
Jira y gestión técnica de tickets.
Documentación técnica y transferencia de conocimiento.
Liderazgo técnico, asignación de tareas y acompañamiento de desarrolladores.

Responsabilidades




Liderar técnicamente un equipo de desarrollo Python encargado de procesos relacionados con extracción y transformación de datos.
Distribuir y dar seguimiento a las tareas del equipo.
Revisar requerimientos funcionales y convertirlos en soluciones técnicas.
Analizar tickets provenientes de Producto, QA, y otros equipos.
Diseñar, desarrollar y mantener templates utilizados para extraer información desde documentos.
Supervisar la correcta ejecución de activities, jobs y procesos ETL.
Investigar y resolver errores encontrados en QA y producción.
Validar que los resultados generados por los modelos de inteligencia artificial cumplan con los schemas y reglas de negocio.
Crear o ajustar prompts, schemas, signatures y configuraciones de los templates.
Ejecutar pruebas con documentos reales antes de publicar cambios.
Coordinar despliegues y validaciones entre ambientes locales, QA y producción.
Revisar resultados de procesamiento y preparar reportes de ejecución.
Coordinar con otros equipos cuando existen problemas de datos, infraestructura, accesos o integraciones.
Revisar código y asegurar que las soluciones respeten la estructura y estándares actuales del proyecto.
Identificar oportunidades para reducir costos, tiempos de ejecución y consumo de tokens.
Documentar procesos, decisiones técnicas,



errores conocidos y soluciones implementadas.
Entrevistar, capacitar y dar soporte técnico a nuevos integrantes del equipo.

Labores cotidianas
Revisar los tickets y prioridades del equipo.
Realizar el seguimiento diario de las tareas asignadas.
Resolver dudas técnicas y bloqueos de los desarrolladores.
Analizar documentos y determinar cómo debe extraerse la información.
Crear o modificar templates, prompts y schemas.
Ejecutar documentos mediante Content Parser.
Validar los archivos JSON generados.
Revisar que los datos lleguen correctamente al ETL y a los sistemas consumidores.
Investigar activities o jobs que presentan errores o estados inconsistentes.
Consultar registros, bases de datos y logs para identificar la causa de los problemas.
Implementar correcciones en Python, Django o componentes relacionados.
Probar los cambios localmente y en QA antes de solicitar o realizar su publicación.
Revisar merge requests y cambios realizados por otros miembros del equipo.
Participar en reuniones de seguimiento, standups y coordinaciones con Producto.
Dar seguimiento a incidentes encontrados en producción.
Mantener actualizados los tickets de Jira y registrar el trabajo realizado.

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