Layer7 SAPI de CV - Generative AI Engineer

This is a remote position.

Sobre Layer7:

En Layer7 estamos construyendo tecnología en hiperescala, donde cada decisión de ingeniería impacta a millones de usuarios y a las operaciones críticas de bancos, retailers y grandes empresas.

Somos más de 100 profesionales apasionados enfrentando problemas de alta complejidad técnica: desde sistemas distribuidos resilientes hasta plataformas capaces de procesar miles de millones de interacciones al año.

Aquí cultivamos una cultura de alto rendimiento, curiosidad técnica y camaradería real, con espacio para crecer, aprender y mantener un balance sano entre vida personal y profesional.

Si disfrutas resolver problemas difíciles, diseñar sistemas que escalan sin límites y atreverte a innovar con impacto, este es tu lugar.

Responsabilidades del Puesto:

Como Generative AI Engineer de nivel medio, tu misión será diseñar, entrenar e implementar sistemas conversacionales que integren voz, texto y contexto. Trabajarás en estrecha colaboración con los equipos de producto, ingeniería y ciencia de datos, contribuyendo al desarrollo de un pipeline completo de speech-to-speech AI agents.

Tus principales responsabilidades incluirán:

● Diseñar, implementar y optimizar agentes de voz basados en modelos de lenguaje grande (LLMs) y modelos de voz (TTS/STT).

● Desarrollar pipelines de conversación continua (speech→text→LLM→speech) con foco en latencia baja y naturalidad de respuesta.

● Aplicar técnicas de prompt engineering y context management para mantener coherencia, memoria conversacional y control de tono.

● Integrar modelos generativos en entornos backend (FastAPI, LangChain, LangGraph, AutoGen o equivalentes).

● Afinar y evaluar modelos multimodales, incluyendo fine-tuning de TTS (PiperTTS, CosyVoice, Bark) y ASR (Whisper, WhisperX).

● Desarrollar métricas internas de evaluación de diálogo (inteligibilidad, empatía, consistencia contextual).

● Monitorear el desempeño de los modelos en producción y aplicar técnicas de feedback-based optimization.

● Colaborar en la definición de nuevas funcionalidades de agentes de voz, incluyendo integración con telefonía o WebRTC.

Oportunidades de Desarrollo:

● Desarrollar modelos de voz personalizados y comprender la arquitectura de sistemas speech-speech real-time.

● Trabajar con tecnologías de vanguardia: WhisperX, PiperTTS, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro, LangGraph, y motores de inferencia acelerados (Groq, ONNX Runtime).

● Diseñar prompt stacks y context planners para agentes autónomos conversacionales.

● Participar en proyectos que combinan IA generativa, emociones y conversación natural, con impacto directo en miles de usuarios.

Además, tendrás la responsabilidad de investigar y proponer las mejores herramientas y técnicas para optimizar los procesos de análisis y documentación.

Ambiente de Trabajo:

Formarás parte de un equipo especializado en IA generativa aplicada a voz y lenguaje, con alto nivel técnico y enfoque ético.

Promovemos un entorno de aprendizaje constante, colaboración abierta y responsabilidad compartida.

Tendrás autonomía técnica y apoyo continuo para impulsar tus ideas hacia producción.

¡Únete a nuestro equipo!

¡Queremos que formes parte de nuestro talentoso equipo de profesionales! Aprovecha esta oportunidad para desarrollar tus habilidades y crecer profesionalmente en un ambiente dinámico y colaborativo.

Requirements Este rol es ideal para un profesional con experiencia en IA conversacional, síntesis y comprensión del habla, que desee construir agentes de voz inteligentes y autónomos.

Buscamos a alguien que disfrute diseñar experiencias naturales entre humanos y máquinas, dominando tanto la parte técnica como la creatividad aplicada al diseño de conversación.

Habilidades y Competencias Requeridas:

● Dominio avanzado de Python y experiencia en desarrollo de APIs RESTful o WebSocket.

● Experiencia práctica con tecnologías de OpenAI, Whisper, PiperTTS, LangChain, LangGraph, AutoGen o similares.

● Conocimientos sólidos en procesamiento de audio, diarización, embeddings de voz y Voice Activity Detection (VAD).

● Experiencia en MLOps (Docker, entornos virtuales, MLflow, DVC, control de versiones de modelos).

● Experiencia comprobable en despliegue de modelos speech o generativos en entornos reales (mínimo 2 años).

● Habilidad para analizar resultados de modelos generativos y proponer mejoras cuantitativas y cualitativas.

● Capacidad para trabajar en equipo multidisciplinario, con criterio técnico y comunicación efectiva.

Benefits Sueldo competitivo

Prestaciones de ley y superiores

Ambiente de trabajo colaborativo y de aprendizaje