inDrive es una empresa global de movilidad y entregas que opera un mercado de transporte y logística, conectando a pasajeros, conductores, repartidores y empresas. Sus servicios incluyen viajes urbanos, desplazamientos interurbanos, entregas de paquetes y carga, y servicios financieros para consumidores y conductores a través de inDrive.Money. El modelo de la empresa permite a los usuarios negociar las tarifas, mientras que sus operaciones abarcan la logística, los viajes y otros servicios relacionados con mercados digitales en varios países.
Ingeniero/a sénior de software backend, plataforma de IA — inDrive
Desarrolla servicios en Go y Python para la plataforma de aprendizaje automático de inDrive y da soporte a modelos en producción y herramientas de MLOps. Ayuda a operar una infraestructura observable y de alta carga que presta servicio a sistemas en 48 países.
Descripción
- Desarrolla y opera servicios backend en Go y Python y herramientas internas para la plataforma de aprendizaje automático.
- Acompaña los servicios de producción durante su entrega, monitorización y soporte de guardia.
- Investiga y diseña funcionalidades de la plataforma, dejando constancia de las principales decisiones técnicas y sus ventajas e inconvenientes.
- Desarrolla herramientas de despliegue y SDK para servir modelos, escalar automáticamente y capturar datos.
- Conecta servicios de aprendizaje automático con sistemas backend mediante comunicación síncrona y asíncrona.
- Colabora con científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático en CI/CD de modelos y pipelines, monitorización y métricas de rendimiento.
- Proporciona observabilidad integral mediante métricas, registros, paneles, trazas, alertas y guías operativas.
- Gestiona la infraestructura como código con Terraform y Terragrunt mediante solicitudes de cambio revisadas.
- Participa en revisiones de código y diseño, mentoriza a otros ingenieros y evalúa los cambios generados por IA con los mismos criterios que las demás contribuciones.
- Colabora con equipos de ciencia de datos, aprendizaje automático, software e ingeniería de datos.
Requisitos
- Al menos cinco años de experiencia profesional en ingeniería backend, incluido el trabajo con sistemas de alta carga.
- Sólida experiencia en producción con Go, incluidas sus funcionalidades avanzadas.
- Dominio de Python para el procesamiento de datos y el desarrollo de servicios.
- Sólidos conocimientos de SQL, incluido el diseño de esquemas, la indexación, la optimización de consultas, la replicación y el particionado.
- Experiencia con Redis o un almacén de clave-valor comparable.
- Experiencia con HTTP, gRPC, Kafka o RabbitMQ, con especial atención a la fiabilidad.
- Experiencia con Docker y pipelines de CI/CD, además de conocimientos prácticos de Kubernetes.
- Experiencia con los servicios principales de AWS o Google Cloud para computación, almacenamiento, redes y gestión de identidades y accesos.
- Comprensión del ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la preparación de datos, las métricas de rendimiento de modelos, los requisitos no funcionales y el cambio de concepto.
- Familiaridad con scikit-learn, PyTorch o TensorFlow.
- Experiencia en el diseño y la operación de sistemas de observabilidad con métricas, registros, paneles, trazas, alertas y guías operativas.
- Experiencia con Prometheus, Grafana, ELK o herramientas similares.
- Familiaridad con los flujos de trabajo de Git, la revisión de código, la línea de comandos de Linux y fundamentos de redes como TCP/IP, DNS, VPC y balanceadores de carga.
- Capacidad para explicar claramente las ventajas e inconvenientes técnicos a científicos de datos, responsables de producto e ingenieros de guardia.
- Se valorará experiencia adicional con herramientas de MLOps como Databricks, SageMaker, Kubeflow, MLflow o Airflow; inferencia con GPU o LLM; agentes de programación con IA; mercados emergentes; o herramientas de infraestructura como código.
Beneficios
- Trabaja a escala global, con modelos en producción al servicio de una flota mundial, presupuestos de GPU significativos y cargas de trabajo de LLM.
- Oportunidad para que los ingenieros backend se especialicen en MLOps, con formación disponible desde el equipo de plataforma.
- Desarrolla tus habilidades profesionales mediante mentoría, asesoramiento profesional y programas de aprendizaje.
- Participa en el Global Talent Exchange Program para adquirir experiencia internacional.
- Participa en retos de toda la empresa, premios, actividades deportivas, iniciativas de impacto social lideradas por empleados y voluntariado.
- Accede a cursos de idiomas cofinanciados y clubes internos de conversación.
- Los beneficios pueden variar según la ubicación.