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Trabajo de programador Cassandra Home Office

En Turing estamos buscando programadores Cassandra remotos que serán responsables de crear e implementar arquitecturas de datos distribuidos escalables y confiables, incluyendo redes de distribución de datos e infraestructura de monitoreo. Obtén una excelente oportunidad de colaborar estrechamente con las mejores mentes mientras trabajas en las principales firmas de EE. UU.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Participar y asistir en la producción de grupos de datos y procesos relacionados.
  • Instalar, probar y configurar las bases de datos utilizando Cassandra.
  • Crear código como canalizaciones de infraestructura utilizando los servicios de la nube de AWS.
  • Participar en el proceso SDLC estándar utilizando una metodología ágil y un enfoque basado en pruebas.
  • Adherirse a las políticas de control de TI a través del diseño, desarrollo y pruebas al tiempo que se incorporan estándares arquitectónicos corporativos en las especificaciones de diseño de aplicaciones.
  • Procesar grandes cantidades de datos de manera confiable.
  • Garantizar una publicación segura y sólida de las bases de datos de Cassandra.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación o TI (o experiencia equivalente).
  • Al menos +3 años de experiencia en modelado de datos con Cassandra (con algunas excepciones para desarrolladores sumamente calificados).
  • Amplia experiencia en Apache Cassandra 3.0 y Java/Python.
  • Sólida comprensión del modelado de datos en Cassandra para diseñar modelos de almacenamiento eficientes.
  • Sólido conocimiento de los conceptos de almacenamiento de datos.
  • Concepto claro de minería y análisis de grandes conjuntos de datos.
  • Experiencia en Linux Shell Scripting, desarrollo Java e integración de API con Cassandra.
  • Fuerte comprensión de NoSQL, series de tiempo y bases de datos distribuidas.
  • Fluidez en Inglés para comunicarse de manera efectiva.
  • Capacidad para trabajar a tiempo completo (40 horas/semana) con una superposición de 4 horas con los husos horarios de EE. UU.

Habilidades preferidas

  • Conocimientos en gestión, tuning y automatización de infraestructura de producción.
  • Sólido conocimiento en herramientas DevOps como Jenkins, Docker y Bitbucket.
  • Conocimiento en el entorno de almacenamiento de datos de AWS Redshift.
  • Experiencia en sistemas de control de versiones de código como Git.
  • Conocimientos en Kafka, Solr y Spark.
  • Comodidad trabajando en un entorno agile/scrum.
  • Gran capacidad analítica y de resolución de problemas.

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Career Growth

2Crecimiento profesional

Crece rápidamente trabajando en problemas desafiantes, tanto técnicos como de negocio utilizando las tecnologías más actuales.
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4.6DE 5
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    Una vez que seas parte de Turing, ya no tendrás que volver a buscar otro trabajo.

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¿Cómo convertirte en desarrollador Cassandra?

Apache Cassandra es un sistema de administración de bases de datos gratuito y de código abierto distribuido en varios centros de datos. Esta base de datos NoSQL, escrita en Java, ofrece elementos sorprendentes que otras bases de datos NoSQL y relacionadas no pueden. Permite manejar grandes sumas de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados al tiempo que admite tasas de transacción extremadamente altas sin un punto único de falla.

Apache Cassandra es una solución ideal para administrar grandes cantidades de datos en múltiples centros de datos y la nube. Tiene alta disponibilidad cuando se combina con un factor de replicación de más de uno, lo que le brinda la capacidad de esperar transacciones entre nodos. Sus características principales incluyen ser tolerante a fallos, eventualmente consistente y linealmente escalable.

¿Cuál es el alcance en el desarrollo Cassandra?

Cassandra es un sistema de administración de bases de datos distribuidas optimizado y tolerante a fallos. Cuando se necesita escalabilidad y alta disponibilidad sin sacrificar el rendimiento, la base de datos Cassandra es el camino a seguir. Es la plataforma ideal para datos de misión crítica debido a su escalabilidad lineal y su probada tolerancia a fallos en hardware básico o en la infraestructura en la nube. El soporte de replicación de Cassandra en múltiples centros de datos es el mejor en su clase, lo que resulta en una latencia más baja para sus usuarios y la tranquilidad de saber que se puede sobrevivir a las interrupciones regionales. Las empresas buscan contratar desarrolladores Cassandra debido a los beneficios que brinda a una organización.

¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un desarrollador Cassandra?

Cassandra es escalable horizontalmente y eventualmente consistente. A diferencia de las bases de datos relacionales que se basan en tablas, filas y columnas, Cassandra se basa en una arquitectura distribuida en la que las tablas se dividen y almacenan en todo el clúster de nodos, y cada nodo replica la partición para la tolerancia a fallos y redundancia. Esto da como resultado una infraestructura de almacenamiento más robusta que no sufre un solo punto de fallo.

Cassandra tiene beneficios que favorecen tanto a los desarrolladores como a las organizaciones. Es vital para las empresas que no pueden gestionar caídas o pérdidas de datos. Es verdaderamente un salvador, ya que permite un acceso y disponibilidad constantes. La enorme cantidad de datos que puede manejar ha beneficiado a una variedad de empresas. Es un experto en la gestión de grandes cantidades de datos utilizando varios servidores. Los desarrolladores pueden escribir una gran cantidad de datos sin afectar el rendimiento de la lectura.

Las responsabilidades laborales del desarrollador Cassandra incluyen:

  • Participar y ayudar con la creación de clústers de datos y procesos relacionados.
  • Utilizar Cassandra para instalar, probar y configurar bases de datos.
  • Con los servicios en la nube de AWS, escribir código en forma de canalizaciones de infraestructura.
  • Participar en el proceso SDLC estándar mientras se emplea una metodología ágil y un enfoque basado en pruebas.
  • Seguir las políticas de control de TI durante el diseño, el desarrollo y las pruebas, al tiempo que se incorporan los estándares arquitectónicos corporativos en las especificaciones de diseño de aplicaciones.
  • Procesar cantidades masivas de datos de manera confiable.
  • Asegurarse de que las bases de datos Cassandra se implementen de manera segura y sólida.

¿Cómo convertirte en un desarrollador Cassandra?

Primero, ten en cuenta que no se requiere educación formal para convertirte en desarrollador Cassandra. No importa si eres un graduado o no, con o sin experiencia, cualquiera puede dominar el desarrollo de Cassandra y hacer de él una carrera. Todo lo que necesitas es experiencia práctica y un sólido dominio de las habilidades técnicas y no técnicas necesarias.

Sin embargo, debes saber que las empresas buscan personas con una licenciatura o maestría para cubrir los puestos de trabajo remotos de desarrollador Cassandra. Esto es así por varias razones. Para empezar, tener una formación académica relevante te permite comprender mejor la programación informática y el desarrollo web, lo que te será de gran ayuda para aprender el desarrollo de Cassandra. En segundo lugar, muchas empresas requieren que los candidatos tengan un título específico cuando contratan a los desarrolladores Cassandra, lo que te facilita encontrar oportunidades de trabajo gratificantes.

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Habilidades requeridas para convertirte en un desarrollador Cassandra

Primero debes comenzar a aprender las habilidades fundamentales que te permitirán obtener trabajos de desarrollador Cassandra bien remunerados. ¡Aquí está lo que necesitas saber!

1. NoSQL

Las bases de datos NoSQL son, como su nombre lo indica, una clase de base de datos que no se ajusta al modelo relacional. A menudo, no requieren un esquema ni utilizan SQL para consultar datos, sino que se valen de pares clave-valor, documentos o formatos de gráficos. Como tales, a veces se los denomina Not Only SQL, aunque hoy en día esta denominación es menos común. Las bases de datos NoSQL se utilizan comúnmente cuando es necesario almacenar y acceder a grandes conjuntos de datos distribuidos teniendo en cuenta la alta disponibilidad y la escalabilidad. Suelen utilizarse en aplicaciones de alto rendimiento como las que utilizan Big Data o aplicaciones web en tiempo real.

2. JSON

JSON es un protocolo de datos estructurados y un formato de archivo desarrollado originalmente por Douglas Crockford, de Yahoo. Desde entonces ha sido adoptado por muchas otras aplicaciones. Un archivo JSON consta de una serie de objetos (registros) anidados en arrays (listas). Cada objeto puede tener varios pares clave/valor. Se utilizan firmas criptográficas únicas para verificar la integridad de los datos. Aquellos que soliciten trabajos de desarrollador Cassandra deben tener un buen conocimiento de JSON.

3. Conocimiento de integración de API

La integración de API es el proceso en el que dos o más aplicaciones se comunican entre sí. El proceso ocurre a través del intercambio de texto en forma de XML o JSON, enviado a través de HTTP siguiendo los estándares definidos por los desarrolladores de esa API en particular. Las API forman parte de casi todo en el mundo digital. Permiten que los sistemas intercambien fuentes de datos y potencien los procesos en muchos sectores y capas de una organización para mantener los datos sincronizados, mejorar la productividad e impulsar los ingresos.

4. XML

XML es un lenguaje de marcado utilizado para describir la estructura y las características de los datos. Un lenguaje de marcado crea etiquetas que describen el propósito del texto. El marcado XML en sí mismo no representa información sobre lo que se está representando, solo cómo se representa. Se utiliza para codificar datos que pueden ser leídos por computadoras. Esta información está codificada en etiquetas entre paréntesis angulares, que describen el tipo y el significado de los datos que contienen. El esquema de codificación es flexible y extensible, por lo que el mismo XML puede ser interpretado de manera diferente por diferentes programas.

5. Jenkins

Jenkins es un proyecto de código abierto basado en Java que se puede utilizar como una aplicación independiente para la integración continua (CI). Una característica clave de CI es que su código se crea, prueba y empaqueta en cada commit. Esto proporciona feedback instantáneo sobre cada commit en términos de problemas con el proceso de construcción o prueba para que se pueda corregir rápidamente, en lugar de arreglar lotes de errores al final de un ciclo de desarrollo.

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¿Cómo obtener trabajos remotos de desarrollador Cassandra?

Los desarrolladores, como los atletas, deben practicar con eficacia todos los días para ser buenos en lo que hacen. Además, tienen que trabajar duro para mejorar sus habilidades gradualmente con el tiempo. En este sentido, hay dos factores clave que los desarrolladores deben seguir para que se produzca ese progreso: mientras practicas, la asistencia de alguien que tenga más experiencia y éxito en las técnicas de práctica, y emplear estrategias de práctica más efectivas. Como desarrollador, debes practicar todos los días, pero también debes asegurarte de que alguien te observe para evitar el burnout.

Turing ofrece los mejores trabajos remotos de desarrollador Cassandra que se adaptan a tu trayectoria profesional. Crece profesionalmente trabajando con las mejores empresas y problemas técnicos y comerciales difíciles utilizando tecnología de punta. Únete a la red de los mejores desarrolladores del mundo para encontrar trabajos remotos de desarrollador Cassandra de tiempo completo y a largo plazo con mejores salarios y oportunidades de progreso.

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Empleos de elite en EE. UU.

Oportunidades a largo plazo para trabajar en las principales compañías estadounidenses que están impulsadas por una misión, con una gran compensación económica.

Crecimiento profesional

Trabaja en problemas técnicos y comerciales desafiantes utilizando tecnología de vanguardia para acelerar el crecimiento de tu carrera.

Comunidad de desarrolladores exclusiva

Únete a una comunidad mundial de desarrolladores de software de elite.

Una vez que te unas a Turing, nunca más tendrás que solicitar otro trabajo

Los compromisos de Turing son a largo plazo y de tiempo completo. Cuando un proyecto llega a su fin, nuestro equipo se pone a trabajar identificando el próximo para ti en cuestión de semanas.

Trabajas desde la comodidad de tu casa

Turing te permite trabajar según tu conveniencia. Tenemos horarios de trabajo flexibles y puedes trabajar para las principales empresas estadounidenses desde la comodidad de tu hogar.

Gran compensación económica

Trabajando con las principales compañías estadounidenses, los desarrolladores de Turing ganan más que el salario estándar del mercado en la mayoría de los países.

¿Cuánto paga Turing a sus desarrolladores Cassandra?

Turing permite a sus desarrolladores Cassandra establecer sus propias tarifas. Por otra parte, Turing te recomendará un salario que será una oportunidad fructífera y de largo plazo para ti. Nuestras recomendaciones se basan en la evaluación del mercado y la demanda de nuestros clientes.

Preguntas Frecuentes

Somos una plataforma de empleos de largo plazo basada en Palo Alto California que permite a los desarrolladores de software más talentosos del mundo trabajar con las mejores empresas estadounidenses desde la comodidad de sus hogares. Nuestros directivos Jonathan Siddharth y Vijay Krishnan son ex-alumnos de Stanford y exitosos emprendedores de IA.

Después de cargar tu currículum, tendrás que pasar por tres pruebas: una evaluación de experiencia, una breve prueba de tus stacks tecnológicos y un desafío de programación en vivo. Una vez que pases estas pruebas, estarás listo para aplicar a una amplia gama de trabajos disponibles según tus habilidades.

No necesitas pagar ningún impuesto en los Estados Unidos. Sin embargo, es posible que debas pagar impuestos de acuerdo con las leyes fiscales de tu país. Además, tu banco podría cobrarte una pequeña comisión al depositar en tu moneda local.

En Turing, contratamos desarrolladores remotos en más de 100 tecnologías como React/Node, Python, Angular, Swift, React Native, Android, Java, Rails, Golang, PHP, Vue, entre otras. Además de ello, consideramos la experiencia laborar previa.

La comunicación es crucial para el éxito cuando se trabaja con clientes estadounidenses. Preferimos candidatos con un nivel B1 de inglés, es decir, aquellos que tienen la fluidez necesaria para comunicarse de manera oral y escrita sin problemas con nuestros clientes y hablantes nativos.

Actualmente, contamos solamente con vacantes para desarrolladores debido a la demanda de nuestros clientes. Es posible que en el futuro expandamos nuestra oferta a otros roles. Consulta frecuentemente nuestra página de carreras, puede ser que encuentres una posición que se adapte a tus habilidades y experiencia.

Nuestra diferenciación exclusiva radica en la combinación de nuestro modelo de negocio principal y nuestros valores. Para el avance de la AGI, Turing ofrece oportunidades de contratos temporales. La mayoría de los contratos para Consultores de IA tienen una duración máxima de 3 meses, con posibilidad de prórrogas mensuales — condicionadas a su interés, disponibilidad y a la demanda del cliente — hasta un máximo de 10 meses consecutivos. Para nuestro negocio Turing Intelligence, ofrecemos proyectos a largo plazo y de jornada completa.

No, el servicio es absolutamente gratuito para los desarrolladores de software que se registren.

Idealmente, un desarrollador remoto debe tener al menos 3 años de experiencia relevante para ser contratado por Turing, sin embargo, no cerramos las puertas a desarrolladores excepcionales. Realiza nuestras pruebas para averiguar si podemos ofrecerte alguna oportunidad emocionante.

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Liderazgo

En pocas palabras, Turing tiene como objetivo hacer que el mundo tenga igualdad de oportunidades. Turing fue fundada por los empresarios seriales de IA Jonathan y Vijay, cuya empresa anterior de IA (vendida con éxito) fue impulsada por un talento remoto excepcional. Turing tambien es respaldada por inversionistas innovadores de alto perfil como el primer CTO de Facebook (Adam D'Angelo), ejecutivos de Google, Amazon, Twitter y Foundation Capital.

Política de Igualdad de Oportunidades

Turing es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Turing prohíbe la discriminación y el acoso de cualquier tipo y ofrece igualdad de oportunidades de trabajo a los empleados y solicitantes sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo, la orientación sexual, la identidad o expresión de género, la edad, el estado de discapacidad, el estado de veterano protegido o cualquier otra característica protegida por la ley.

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briefcase
Principal AI Engineer - US NYC

Principal AI Engineer

Location: US(NYC)- 3(WFO)

Employment Type: Full Time (Overlapping EST)

Experience Level: Staff/Principal (8–14 years)


About the Role

Turing is hiring a Staff/Principal AI Engineer to lead enterprise-scale agentic AI implementations for Fortune 500 clients. This is a hands-on engineering role focused on designing and shipping autonomous, tool-calling AI systems — agents that reason over enterprise context, invoke real systems through secure interfaces, and operate reliably at scale under strict latency, cost, and governance constraints.

You will own these systems end to end: the data pipelines feeding them, the backend services around them, the agent orchestration layer, the evaluation harness that keeps them honest, and the cloud infrastructure they run on. We are looking for engineers with genuine software engineering and data science depth who have taken agentic systems all the way to production.

What We're Looking For

Engineering foundation

  • 8–14 years of software engineering experience, with strong hands-on large-scale Python
  • Working depth in at least one systems or backend language — Go, Rust, Java, or C/C++ — and the judgment to know when to reach for it
  • Strong data structures and algorithms.
  • Strong understanding of APIs, microservices, and system design
  • Hands-on experience building and operating data pipelines and production-grade distributed systems.

Agentic AI and LLMs

  • 2+ years of hands-on LLM engineering, with at least couple agentic system you designed and took to production
  • Production experience with agent frameworks — LangGraph, Google ADK, CrewAI, Claude Agent SDK, or equivalent — and the fluency to move between them as the ecosystem evolves
  • Experience building MCP (Model Context Protocol) servers and tool-calling interfaces
  • RAG from first principles: chunking strategy, embeddings, vector and hybrid retrieval, reranking, and response validation
  • Strong experience with vector databases (Milvus, Pinecone, Weaviate, FAISS, etc. or cloud equivalents)
  • Design of guardrails and reliability patterns — validators, policy checks, self-correction loops, deterministic fallbacks, circuit breakers, and rollback paths

Optimization

  • Deep familiarity with token optimization and context-window management — context shaping, pruning, and compaction
  • Latency and cost optimization through caching, model routing, batching, streaming, and parallel tool calls
  • Performance testing and tuning systems against defined SLOs

Evaluation

  • Experience building evaluation frameworks for LLM systems — offline eval sets, continuous online evaluation, and regression detection
  • Instrumentation and traceability suitable for regulated enterprise environments using tools like LangSmith, Langfuse, etc.

Cloud

  • Hands-on AWS: containerized services (ECS/EKS), serverless (Lambda), data services (S3, DynamoDB, Redshift) and orchestration (Step Functions); Azure or GCP equivalents also valued
  • Familiarity with CI/CD pipelines and DevOps practices
  • Infrastructure as code with Terraform or CloudFormation, and mature CI/CD practice

Working traits

  • Strong analytical problem-solving with a bias to ownership and urgency
  • Clear cross-team communication, working directly with client stakeholders to translate business problems into technical roadmaps
  • Able to work productively in ambiguity from system-level documentation and ramp quickly in unfamiliar codebases

Good to Have

  • Experience with managed AI platforms — Amazon Bedrock, Vertex AI, Azure AI — paired with fluency in the underlying fundamentals

Roles & Responsibilities

  • Design and build agentic systems: Lead the architecture and implementation of tool-calling agents that combine retrieval, structured reasoning, and secure action execution with least-privilege access.
  • Productionize LLM applications: Build retrieval pipelines, prompt synthesis, response validation, and self-correction loops, backed by rigorous evaluation.
  • Own the full stack: Deliver the data pipelines, backend services, distributed compute, and orchestration layer that agentic systems depend on — not only the model invocation.
  • Engineer for reliability and governance: Build validator models, adversarial test suites, and policy checks; enforce deterministic fallbacks and rollback strategies; instrument continuous evaluation.
  • Optimize for cost and latency: Drive measurable improvements in token efficiency, response time, and unit economics against defined SLOs.
  • Codebase ownership: Build, maintain, and review high-quality Python and SQL, with an emphasis on reusable components, scalability, and performance.
  • Cloud integration: Deploy AI applications on AWS, Azure, or GCP with optimized resource usage and robust CI/CD.
  • Cross-functional collaboration: Partner with product owners, data scientists, and business SMEs to define requirements and deliver impactful AI products.
  • Mentoring and technical leadership: Set engineering standards and share knowledge across the team, raising the bar on AI and software engineering practice.
Finance
10K+ employees
PythonGoRust+ 4
briefcase
Lead Edge AI & Computer Vision Engineer

Lead Edge AI & Computer Vision Engineer

  • Location: USA [with regular on-site travel required to client site]
  • Target Start Date: 1 Sep
  • Time Commitment: 8 weeks full-time
  • Experience Level: 12–15+ Years

Core Objective: Architect, benchmark, and optimize an end-to-end computer vision and low-latency execution pipeline—combining spatial geometric math with low-level C++/CUDA acceleration directly on NVIDIA Jetson embedded edge hardware (Orin NX / AGX Orin) to achieve sub-10 ms processing latency.

Key Responsibilities

  1. Model Selection & Spatial Math: Evaluate real-time detection topologies (e.g. YOLO) at 100+ FPS and build 2D perspective homography unwarping, lens undistortion, and spatial algorithms to convert pixel coordinates into physical millimeter units within tight error bounds (millimeter level accuracy).
  2. TensorRT INT8 Acceleration: Execute Post-Training Quantization to compile PyTorch/ONNX models into high-throughput TensorRT INT8/FP16 engines on Jetson Orin hardware without accuracy degradation.
  3. Zero-Copy Memory Architecture:  Engineer zero-copy memory pipelines using NVIDIA Memory Management and DMA transfers to eliminate bottlenecks.
  4. Compiled C++ Execution & I/O: Build compiled C++17 execution frameworks with multi-threaded lock-free ring buffers and non-blocking asynchronous socket communication.
  5. Nsight Profiling & Roadmapping: Instrument stage-by-stage pipeline latency using NVIDIA Nsight Systems/NVTX markers to bound tail latency, author feasibility reports, and design technical roadmaps.

Key Qualifications & Experience

  1. Full-Stack Edge AI Experience: 12–15+ years of experience bridging real-time computer vision algorithm design, spatial geometry, and low-level C++/CUDA execution on embedded edge hardware.
  2. NVIDIA Jetson Ecosystem: Deep expertise in Jetson embedded platforms (Orin NX, AGX Orin, L4T, power profiles, core pinning) and a proven track record compiling/tuning TensorRT FP16/INT8 engines via PTQ/QAT.
  3. Optical & Spatial Geometry: Expertise in 2D/3D camera calibration, perspective homography transformations, lens distortion modeling, and millimeter sizing math in industrial settings.
  4. Low-Latency Systems Engineering: Expertise in zero-copy shared memory, DMA frame buffers, lock-free queues, custom CUDA plugins, and microsecond profiling via Nsight Systems and NVTX markers.
  5. Tooling & Industrial I/O: Proficiency in C++17, Python, PyTorch, OpenCV, CUDA, non-blocking asynchronous sockets (UDP, PLC integration), and building automated dataset benchmarking harnesses.
Manufacturing
10K+ employees
C++CUDANVIDIA Omniverse+ 5
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