Ingeniero de Producto de IA Sénior

• Sólida trayectoria construyendo y lanzando software de producción de extremo a extremo, idealmente en un SaaS, marketplace o producto de flujo de trabajo, con usuarios reales y beneficios reales en juego.

• Dominio de Python y/o TypeScript, además de fundamentos sólidos de backend: APIs, bases de datos, autenticación, modelos de datos, testing y despliegue.

• Experiencia práctica lanzando funcionalidades basadas en LLM utilizando APIs de modelos, salidas estructuradas, llamadas a herramientas/funciones (tool/function calling), recuperación de información (retrieval), ingeniería de contexto y flujos de trabajo de agentes.

• Experiencia en automatización de producción: webhooks, eventos, colas, programaciones, reintentos, idempotencia, monitorización y recuperación de fallos; no solo demos de "camino feliz".

• Habilidades prácticas de evaluación: conjuntos de prueba, trazas, métricas de calidad, comprobaciones de regresión, bucles de retroalimentación y análisis de la causa raíz de fallos reales en producción.

• Fluidez diaria con agentes de codificación de IA (Claude Code, Codex, Cursor o equivalentes): revisas, pruebas, refactorizas y aseguras el trabajo generado, no lo lanzas tal cual.

• Inglés C1+; nuestros stakeholders, usuarios y dueños de negocio están en EE. UU., y la comunicación debe ser precisa y clara.

• Enfoque "AI-first" por defecto: si aún no utilizas la IA para triplicar tu propio rendimiento, te quedarás atrás respecto al resto de ingeniería.

• Sentido de propiedad del producto y gran criterio en entornos ambiguos y de ritmo rápido: aclaras objetivos, realizas compensaciones (trade-offs) y conectas cada decisión técnica con un KPI de negocio.

• Experiencia en Voice AI, transcripción de llamadas, telefonía, SMS, email, CRM o automatización de atención al cliente.

• Experiencia previa en generación de leads, marketplaces, sector inmobiliario, tecnología de ventas o automatización de marketing.

• Experiencia en ranking, scoring, predicción, experimentación o pipelines de datos.

• Despliegue en la nube, Docker, CI/CD, observabilidad, seguridad y gestión de datos sensibles de clientes.

• MCP, búsqueda vectorial, LangGraph o una orquestación equivalente, Temporal, n8n o motores de flujo de trabajo personalizados.

• Trayectoria llevando un producto o automatización de cero a uno en una startup de ritmo rápido.

• Impacto: Responsabilizarte de problemas visibles y de alto valor con acceso directo a los responsables de la toma de decisiones, usuarios y feedback de producción en el núcleo de un marketplace impulsado por IA y orientado al producto.

• Autonomía: Gran sentido de propiedad, baja burocracia y autoridad real para elegir herramientas basadas en resultados y definir la arquitectura de IA reutilizable para múltiples nichos futuros.

• Flexibilidad: Cultura "remote-first" con horarios flexibles y comunicación apta para el trabajo asíncrono. Se requiere un solapamiento de más de 4 horas con Asia/Dubái para las revisiones semanales.

• Compensación: Salario base fijo competitivo, por encima de la media del mercado.

• Equipo: Únete a un equipo inteligente y apasionado que se mueve rápido, se apoya mutuamente y construye cosas geniales.

• Vacaciones: 15 días de vacaciones pagadas más 5 días de baja por enfermedad pagados anualmente.

• Crecimiento: Política de aprendizaje ilimitado: cursos pagados, libros y recursos de crecimiento.

• Entorno intensivo en IA: La IA está profundamente integrada en la prospección, la investigación, la ingeniería y los flujos de trabajo.

• Responsabilidad: Poder real de toma de decisiones y propiedad directa de tus resultados.

Estamos buscando un Senior AI Product Engineer para construir la capa operativa de IA detrás de nuestro marketplace. Tomas un problema de negocio valioso pero poco claro —mejorar la calidad de los leads, reducir los reembolsos, automatizar un flujo de trabajo manual, extraer inteligencia de las llamadas— y lo conviertes en un sistema de producción fiable de extremo a extremo: investigar, definir el éxito, diseñar, construir, desplegar y mejorar basándote en datos de uso real. Eres un equipo de producto de IA unipersonal para problemas de alto impacto, no alguien que solo recibe especificaciones.

Nos estamos expandiendo más allá del sector inmobiliario hacia nuevos nichos de negocios de servicios, y el crecimiento se impulsa mediante software reutilizable y automatización, no mediante un crecimiento proporcional del trabajo manual. Cada sistema que lanzas o bien se suma a ese apalancamiento o bien revela dónde se está perdiendo; no hay término medio.

Nuestro crecimiento no está limitado por las ideas o los datos: ya gestionamos más de 40.000 miembros, más de 750 leads verificados diarios y 50 mil millones de puntos de datos que alimentan la IA. Está limitado por la rapidez con la que podemos convertir problemas ambiguos y de alto valor en sistemas de IA lanzados que realmente muevan las métricas del negocio. Necesitamos a un constructor que se haga responsable del resultado completo de producción, no a un experimentador de prompts, ni a un investigador, ni a un PM que delega la construcción.

• Descubrir problemas operativos y de producto de alto valor trabajando directamente con usuarios, dueños de negocio y equipos internos, para luego definir criterios de éxito claros antes de escribir código.

• Diseñar y lanzar funciones de IA orientadas al cliente y automatizaciones internas en áreas de calidad de leads, matching, predicción, inteligencia de llamadas, CRM, soporte y operaciones.

• Construir agentes y flujos de trabajo que utilicen de forma segura herramientas, APIs, bases de datos, llamadas, SMS, email y otros sistemas de la empresa, con aprobación humana cuando el riesgo lo requiera.

• Crear la capa de contexto alrededor de los modelos: instrucciones, recuperación, memoria, salidas estructuradas, definiciones de herramientas, permisos y bucles de retroalimentación.

• Construir automatizaciones fiables, basadas en eventos y programadas, utilizando webhooks, colas, planificadores, reintentos, idempotencia, registros de auditoría y mecanismos de fallback controlados.

• Crear conjuntos de datos de evaluación y comprobaciones automatizadas que midan la utilidad, precisión, modos de fallo, regresiones, latencia y coste, tanto antes como después del lanzamiento.

• Investigar fallos reales de producción y mejorar el sistema completo, no solo el prompt o la respuesta del modelo.

• Convertir soluciones exitosas en componentes y patrones reutilizables que permitan dar soporte a otros nichos de iSpeedToLead sin tener que reconstruir desde cero.

• Responsabilizarse de la arquitectura, la calidad, la seguridad y los resultados de negocio, no solo del pull request.

Ubicación: Remoto, con un solapamiento de más de 4 horas con Asia/Dubái

• Buscas un rol centrado únicamente en prompts o un puesto de investigación enfocado en el entrenamiento de modelos fundacionales.

• Haces automatizaciones exclusivamente sin código (no-code) y no puedes hacerte cargo de código de producción real.

• Te defines como un product manager que delega la construcción.

• Lanzas código generado sin revisar ("vibe coding") y lo das por terminado.

• Necesitas una especificación completa antes de poder empezar.

• Optimizas para la calidad de la demo en lugar de para un impacto de negocio medible.

No hacemos procesos de incorporación largos: acceso el primer día, contexto en pocos días, primera mejora lanzada en los primeros 30.

• Días 1-30 - Entender y lanzar: habrás aprendido el producto, los datos y los flujos de trabajo, habrás identificado el mejor primer problema con evidencias y habrás lanzado una mejora útil y de bajo riesgo en producción.

• Días 31-60 - Ser dueño del flujo de trabajo: habrás lanzado un producto de IA o una automatización significativa con evaluación, monitorización, responsabilidad clara y un fallback humano, funcionando con el volumen real del marketplace.

• Días 61-90 (el estándar) - Demostrar y repetir: el sistema muestra un impacto de negocio medible (menos horas manuales, verificación más rápida, menos reembolsos, mejor matching, mayor conversión o menor tiempo desde la idea hasta la producción), la fiabilidad está demostrada y la solución se ha convertido en un patrón reutilizable para futuros flujos de trabajo o nichos.