Trabajo de ingeniero de fiabilidad de sitios remoto

En Turing buscamos ingenieros de fiabilidad de instalaciones que se encarguen de automatizar soluciones que incluyan la planificación de la capacidad y el rendimiento, la gestión de riesgos, la respuesta ante desastres y la supervisión de guardia. Esta es tu oportunidad de trabajar con empresas de élite de Estados Unidos y colaborar con los mejores profesionales de todo el mundo.

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Descripción del puesto

Responsabilidades del puesto

  • Construir aplicaciones de software para ayudar a los equipos de operaciones y soporte.
  • Recopilar y analizar métricas para ayudar en el ajuste del rendimiento y la resolución de errores.
  • Contribuir a la consultoría de diseño de sistemas, la gestión de plataformas y la planificación de la capacidad.
  • Desarrollar sistemas y servicios sostenibles con la automatización y los aumentos.
  • Mejorar la velocidad de desarrollo de las funciones y la fiabilidad del sistema mediante la optimización de los procesos de guardia.
  • Preparar la documentación de los conocimientos históricos relativos al desarrollo de software, el soporte, las operaciones de TI y las tareas de guardia.
  • Supervisar el rendimiento de las aplicaciones y mantener los sitios en funcionamiento.

Requisitos mínimos

  • Licenciatura/Máster en Ingeniería, Informática o TI (o experiencia equivalente)
  • Al menos 3 o más años de experiencia como ingeniero de fiabilidad de sitios (con algunas excepciones para ingenieros sumamente capacitados)
  • Conocimiento experto de los sistemas operativos (Linux/Windows)
  • Conocimiento experto de los conceptos y mejores prácticas de DevOps
  • Experiencia en la implementación de CI/CD.
  • Experiencia práctica en la resolución de problemas.
  • Conocimiento de uno o más lenguajes de programación de alto nivel como Python, Java, JavaScript, C/C++, Ruby, etc.
  • Experiencia con tecnologías de almacenamiento distribuido y marcos de gestión de recursos dinámicos.
  • Fluidez e inglés para comunicarse eficazmente.
  • Disponibilidad para trabajar full-time (40 hs. por semana) con una superposición de 4 horas con los husos horarios de EE.UU.

Habilidades preferidas

  • Conocimiento práctico de herramientas de versionado de código como Git.
  • Proactividad en la búsqueda de problemas, cuellos de botella en el rendimiento y áreas de mejora.
  • Pasión por la automatización, habilidades de codificación y mentalidad centrada en el software.
  • Conocimiento de la computación distribuida, las aplicaciones nativas de la nube, la supervisión de aplicaciones y la gestión de bases de datos.
  • Excelentes habilidades organizativas e interpersonales.

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1Empleos de élite en EE. UU.

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Career Growth

2Crecimiento profesional

Crece rápidamente trabajando en problemas desafiantes, tanto técnicos como de negocio utilizando las tecnologías más actuales.
Developer success support

3Asistencia al Desarrollador

Mientras estes emparejado, disfruta de asistencia 24/7 a los desarrolladores.

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4.6DE 5
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  3. Recibe ofertas de trabajo

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¿Cómo convertirte en ingeniero de fiabilidad de sitios?

A medida que el desarrollo de software se volvió más rápido y complejo, los equipos de software tradicionales tuvieron problemas para mantenerse al día. Por eso, para ayudar con la transición de los flujos de trabajo de las aplicaciones de desarrollo a las de producción, introdujeron DevOps. Sin embargo, se hizo cada vez más evidente que este sistema necesitaba mayor confiabilidad y rendimiento para seguir siendo competitivo. Aquí es donde entra en juego el campo de la ingeniería de fiabilidad de sitios.

Ésta, combina prácticas de ingeniería de software con aquellas de ingeniería de tecnología de la información (TI) para crear sistemas altamente confiables. Los ingenieros de este campo son responsables de garantizar la confiabilidad de todos los aspectos de la pila completa, desde las aplicaciones frontales orientadas al cliente hasta la base de datos y la infraestructura de hardware.

¿Cuál es el alcance de la ingeniería de fiabilidad de sitios?

El rol de SRE (Systems and Release Engineer) es ideal para evaluar el desarrollo más reciente en el mundo DevOps, ampliando sus conocimientos y habilidades en áreas de alta demanda, como la automatización de infraestructura, la ingeniería de lanzamiento y la entrega continua. Como SRE, deberás ser muy creativo, estar estimulado y contar con desafíos técnicos todos los días.

Los ingenieros de fiabilidad de sitios son cruciales para la mayoría de las organizaciones, ya que estos profesionales tienen una gran demanda en empresas tecnológicas exitosas que cuentan con grandes centros de datos y desafíos técnicos complejos. También pueden ser inspiradores tanto desde la perspectiva financiera, como de la cultura del lugar de trabajo. Google los considera recursos escasos.

¿Cuáles son las funciones y responsabilidades de un ingeniero de fiabilidad de sitios??

La ingeniería de fiabilidad de sitios (SRE) se refiere a los enfoques de ingeniería de software utilizados por las organizaciones para administrar sus operaciones de TI. Los equipos de SRE utilizan herramientas de software como una forma de automatizar operaciones y resolver problemas de manera oportuna. Los SRE tienen experiencia en ingeniería de software, redes y administración de sistemas Unix, como así también habilidades de programación pulidas, por el hecho de que utilizan regularmente la automatización para reducir el trabajo humano y aumentar la confiabilidad. Además, transfiere el trabajo tedioso que tradicionalmente realizan los equipos de operaciones y DevOps a los ingenieros de software que pueden utilizar la automatización y el software para optimizar los procesos. Estos ingenieros dedican la mitad de su tiempo al trabajo de desarrollo y la otra mitad, a tareas de operaciones, tales como responder a interrupciones e incidentes y estar de guardia.

Las funciones y responsabilidades de un ingeniero de fiabilidad de sitios incluyen:

  • Creación de software para ayudar a los equipos de operaciones y soporte.
  • Realización de revisiones posteriores al incidente.
  • Documentar el conocimiento para garantizar un flujo continuo de información entre los equipos.
  • Implementar estrategias para aumentar la confiabilidad y el rendimiento del sistema a través de la rotación de guardia.
  • Solucionar casos relacionados con la escalada de soporte.
  • Incorporar varios aspectos de ingeniería de software para desarrollar e implementar servicios que mejoren la TI y los equipos de soporte.
  • Optimizar el ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) para aumentar la confiabilidad del servicio.

¿Cómo convertirte en un ingeniero de fiabilidad de sitios?

Puedes convertirte en un ingeniero de fiabilidad de sitios de las siguientes maneras:

  1. Licenciatura: Es obligatorio que el desarrollador cuente con una Licenciatura o Maestría, debido a que colabora en el crecimiento del campo del software y también a comprender fácilmente los aspectos técnicos del trabajo.
  2. 2 o más años de experiencia en funciones de operaciones o ingeniería de software. Suma si tienes experiencia previa trabajando como ingeniero de software, ya que te dará una ventaja sobre otros candidatos al intentar puestos en la SRE.
  3. Habilidades requeridas: Debes tener las siguientes habilidades técnicas.
  • Experiencia con ciclos de vida de desarrollo de software basados ​​en implementación continua en la nube.
  • Experiencia en tecnologías de automatización de infraestructura.
  • Junto con las habilidades técnicas, también debes tener una base sólida de habilidades no técnicas. Qué necesitas:
  • Excelentes habilidades de comunicación oral y escrita.
  • Fuertes habilidades para resolver problemas.
  • Pasión y curiosidad por la tecnología.
  • Ganas de brindar soporte a equipos o clientes.

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Habilidades requeridas para convertirte en un ingeniero de fiabilidad de sitios

Las habilidades fundamentales son importantes para ayudarte a conseguir trabajos bien remunerados como ingeniero de fiabilidad de sitios. ¡Aquí está lo que necesitas saber!

1. DevOps

DevOps se refiere a un conjunto de prácticas que promueven una mejor colaboración y automatización generalizada de los procesos que ocurren entre los equipos operativos y de desarrollo. También se puede extender a otras unidades de negocio.

Es un nuevo movimiento cultural que combina desarrollo de software, operaciones e ingeniería. Estimula la adopción de prácticas ágiles de naturaleza continua, permitiendo la entrega continua de lotes pequeños a los clientes.

2. Python

Python es un lenguaje fácil y dinámico de aprender. Considerado de alto nivel con una estructura interpretada para hacer que los errores de depuración sean relativamente sencillos, lo que ayuda a los programadores a desarrollar rápidamente prototipos de aplicaciones funcionales. Esta característica le ha ganado a Python una reputación como lenguaje muy adecuado para la codificación, debido a que admite sistemas operativos multiplataforma, siendo una buena opción para los programadores, especialmente quienes no quieren perder tiempo escribiendo programas separados para diferentes sistemas operativos.

3. Go

Go se creó para aplicaciones relacionadas con la infraestructura de red, con el fin de reemplazar a Java y C++. Se utiliza en aplicaciones basadas en la nube o del lado del servidor (web). Junto a DevOps, la automatización de la confiabilidad del sitio, la programación de microcontroladores, la robótica y los juegos, son usuarios comunes de Go. Además, se utiliza en el mundo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos.

4. CI/DC

Es un proceso de desarrollo de software en el que el código se construye y se testea automáticamente a medida que se le agrega código nuevo. CI/CD puede mejorar la eficacia de un equipo de software al reducir el riesgo de errores o defectos y permitir implementaciones automatizadas, liberando el tiempo dedicado a crear, probar o lanzar software manualmente.

Además, introduce procesos automatizados para integrar código y realizar pruebas de forma continua con la entrega y la implementación, reemplazando los procesos manuales propensos a errores. Cuenta con el respaldo de equipos que trabajan juntos de manera ágil, ya sea con prácticas DevOps o SRE.

5. Control de versiones

Los sistemas de control de versiones o revisión ayudan a los desarrolladores de software a realizar un seguimiento de los cambios en el código de la aplicación y a administrar el desarrollo de un solo programa, por parte de más de una persona. Los sistemas de control de versiones como Git tienen la capacidad de crear ramas, donde un desarrollador puede hacer una copia de un proyecto existente y modificar uno o más archivos.

6. Bases de datos NoSQL

Son una clase de sistemas de administración de bases de datos (DBMS) que no se basan en la estructura tradicional del sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS). Están diseñadas específicamente para modelos de datos específicos, tienen esquemas flexibles para crear aplicaciones modernas y son ampliamente reconocidas por su facilidad de desarrollo y rendimiento a escala. Estas bases de datos usan varios modelos de datos para acceder y administrar datos, lo que las optimiza específicamente para aplicaciones que requieren un gran volumen de datos, baja latencia y modelos de datos flexibles.

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¿Cómo obtener trabajos remotos de ingeniero de fiabilidad de sitios?

Los desarrolladores se parecen mucho a los atletas. Para sobresalir en su oficio, tienen que practicar de manera efectiva y consistente. También necesitan trabajar lo suficientemente duro para que sus habilidades crezcan gradualmente con el tiempo. En este sentido, hay dos factores principales en los que debes centrarte para que se produzca ese progreso: el apoyo de alguien que tenga más experiencia y sea más eficaz en las técnicas de práctica mientras tú practicas. Como desarrollador, es vital que sepas cuánto ejercitarte, así que asegúrate de que haya alguien disponible que te ayude y esté atento a cualquier signo de agotamiento.

Turing ofrece los mejores trabajos de ingeniero de fiabilidad de sitios remotos que se adaptan a su trayectoria profesional. Crece rápidamente trabajando en problemas técnicos y comerciales desafiantes con las últimas tecnologías. Únete a la red de los mejores desarrolladores del mundo y obtén trabajos de ingeniero de fiabilidad de sitios remotos a tiempo completo y a largo plazo con una mejor compensación y crecimiento profesional.

¿Por qué convertirte en un ingeniero de fiabilidad de sitios en Turing?

¿Cuánto paga Turing a sus ingenieros de fiabilidad de sitios?

Cada ingeniero de fiabilidad de sitios en Turing tiene la capacidad de establecer su propia tarifa. Sin embargo, Turing recomendará un salario en el que estamos seguros de que podemos encontrarle una oportunidad fructífera y a largo plazo. Nuestras recomendaciones se basan en nuestra evaluación de las condiciones del mercado, así como en la demanda de los 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
Senior Fullstack Engineer - Backend Heavy

Job Overview

We are seeking a highly skilled Senior Full Stack Engineer with a strong focus on backend architecture and expertise in artificial intelligence (AI) to join our dynamic team. The ideal candidate will have 5-7 years of experience in designing, developing, and maintaining robust  full-stack applications, with deep expertise in Python, data structures, and backend database interactions, API design, authentication systems, and AI-driven technologies. You will play a critical role in architecting scalable, secure, and high-performance systems, integrating AI capabilities such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, large language model (LLM) APIs, and more to power our innovative solutions.

Key Responsibilities

● Design and implement scalable backend architectures for full-stack applications using Python and related frameworks (e.g., Django, Flask, FastAPI).
●  Develop and optimize complex data structures and algorithms to ensure efficient data processing and storage.
●  Architect and manage interactions with relational and non-relational databases (e.g., PostgreSQL, MongoDB) and vector databases (e.g., Pinecone, Weaviate) to support application and AI functionality.
●  Design, develop, and maintain secure, efficient, and well-documented RESTful APIs and GraphQL endpoints, integrating AI-driven features such as RAG and LLM APIs.
●  Implement robust authentication and authorization mechanisms (e.g., OAuth, JWT, SSO) to ensure system security.
●  Collaborate with frontend developers to integrate backend services and AI-powered features with user interfaces, ensuring seamless end-to-end functionality.
●  Develop and integrate AI solutions, including RAG pipelines, LLM API integrations (e.g., OpenAI, Hugging Face), and vector database queries for enhanced data retrieval and processing.
●  Perform data labeling, classification, and model training for AI-driven applications, ensuring high-quality datasets and model performance.
● Conduct red teaming exercises to evaluate and improve the security and robustness of AI systems and backend infrastructure.
●  Write clean, maintainable, and testable code, adhering to best practices and coding standards.
●  Design, implement, and maintain CI/CD pipelines to automate testing, deployment, and monitoring of backend and AI-driven applications, ensuring rapid and reliable delivery.
●  Optimize application and AI model performance, troubleshoot issues, and ensure high availability and reliability.
●  Mentor junior engineers, conduct code reviews, and contribute to architectural decisions, including AI strategy.
●  Stay updated on industry trends, emerging AI technologies, and backend development practices to recommend improvements and innovations.

Qualifications

● Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related field (or equivalent experience).
●  5-7 years of professional experience in full-stack development, with a strong emphasis on backend systems.
●  Expertise in Python and its ecosystems (e.g., Django, Flask, FastAPI) for building scalable applications.
●  Strong understanding of data structures, algorithms, and software design principles.
●  Extensive experience with database management, including SQL (e.g., PostgreSQL, MySQL), NoSQL (e.g., MongoDB, Redis), and vector databases (e.g., FAISS, Quadrant, Pinecone, Weaviate).  
●  Solid understanding of embeddings and how these work with vector databases
●  Proven ability to design and implement secure APIs (REST, GraphQL) and authentication systems (OAuth, JWT, etc.).
●  Experience with AI technologies, including RAG, LLM APIs (e.g., OpenAI, Hugging Face), vector databases, and model training/classification.
●  Familiarity with data labeling, preprocessing, and red teaming for AI model development and evaluation.
●  Knowledge of frontend technologies (e.g., JavaScript, React, Vue.js) to collaborate effectively with frontend teams.
●  Experience with cloud platforms (e.g., AWS, Azure, GCP) and containerization (e.g., Docker, Kubernetes) is a plus.
●  Strong problem-solving skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment.
●  Excellent communication skills and a passion for mentoring and knowledge sharing.


Preffered Skills

● Experience with microservices architecture and distributed systems.
●  Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices.
●  Familiarity with testing frameworks (e.g., pytest, unittest) and writing automated tests for both backend and AI components.
●  Understanding of AI security best practices, including red teaming and compliance standards (e.g., GDPR, OWASP).
●  Good understanding of AI techniques (e.g. (CoT, reasoning, MCP)
●  Contributions to open-source AI or backend projects or a strong portfolio showcasing relevant work.
●  Experience with frameworks like LangChain, LlamaIndex, or similar for building AI driven applications.

Interview Process

  • 1-2 technical rounds with the client

Offer Details

  • Full-time contractor (no benefits)
  • Remote only, full-time dedication (40 hours/week)
  • Required 4-6 hours overlap with Pacific Timezone
  • Competitive compensation package.
  • Opportunities for professional growth and career development.
  • Dynamic and inclusive work environment focused on innovation and teamwork


-
11-50 employees
DjangoFlaskFastAPI+ 5
briefcase
Senior Fullstack Engineer - Frontend Heavy

Job Overview We are seeking a highly skilled Senior Full Stack Engineer with a strong focus on backend architecture and expertise in artificial intelligence (AI) to join our dynamic team. The ideal candidate will have 5-7 years of experience in designing, developing, and maintaining robust  full-stack applications, with deep expertise in Python, data structures, and backend database interactions, API design, authentication systems, and AI-driven technologies. You will play a critical role in architecting scalable, secure, and high-performance systems, integrating AI capabilities such as Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases, large language model (LLM) APIs, and more to power our innovative solutions.  

Key Responsibilities

● Design and implement scalable backend architectures for full-stack applications using Python and related frameworks (e.g., Django, Flask, FastAPI).
●  Develop and optimize complex data structures and algorithms to ensure efficient data processing and storage.
●  Architect and manage interactions with relational and non-relational databases (e.g., PostgreSQL, MongoDB) and vector databases (e.g., Pinecone, Weaviate) to support application and AI functionality.
●  Design, develop, and maintain secure, efficient, and well-documented RESTful APIs and GraphQL endpoints, integrating AI-driven features such as RAG and LLM APIs.
●  Implement robust authentication and authorization mechanisms (e.g., OAuth, JWT, SSO) to ensure system security.
●  Collaborate with frontend developers to integrate backend services and AI-powered features with user interfaces, ensuring seamless end-to-end functionality.
●  Develop and integrate AI solutions, including RAG pipelines, LLM API integrations (e.g., OpenAI, Hugging Face), and vector database queries for enhanced data retrieval and processing.
●  Perform data labeling, classification, and model training for AI-driven applications, ensuring high-quality datasets and model performance.
● Conduct red teaming exercises to evaluate and improve the security and robustness of AI systems and backend infrastructure.
●  Write clean, maintainable, and testable code, adhering to best practices and coding standards.
●  Design, implement, and maintain CI/CD pipelines to automate testing, deployment, and monitoring of backend and AI-driven applications, ensuring rapid and reliable delivery.
●  Optimize application and AI model performance, troubleshoot issues, and ensure high availability and reliability.
●  Mentor junior engineers, conduct code reviews, and contribute to architectural decisions, including AI strategy.
●  Stay updated on industry trends, emerging AI technologies, and backend development practices to recommend improvements and innovations.

Qualifications

● Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or a related field (or equivalent experience).
●  5-7 years of professional experience in full-stack development, with a strong emphasis on backend systems.
●  Familiarity in Python and its ecosystems (e.g., Django, Flask, FastAPI) for building scalable applications.
●  Strong understanding of data structures, algorithms, and software design principles.
●  Extensive experience with database management, including SQL (e.g., PostgreSQL, MySQL), NoSQL (e.g., MongoDB, Redis), and vector databases (e.g., FAISS, Quadrant, Pinecone, Weaviate).
●  Solid understanding of embeddings and how these work with vector databases
●  Proven ability to design and implement secure APIs (REST, GraphQL) and authentication systems (OAuth, JWT, etc.).
●  Experience with AI technologies, including RAG, LLM APIs (e.g., OpenAI, Hugging Face), vector databases, and model training/classification.
●  Familiarity with data labeling, preprocessing, and red teaming for AI model development and evaluation.
●  Expertise in  frontend technologies (e.g., JavaScript, React, Vue.js) to collaborate effectively with backend teams.
●  Experience with cloud platforms (e.g., AWS, Azure, GCP) and containerization (e.g., Docker, Kubernetes) is a plus.
●  Strong problem-solving skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment.
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Preffered Skills

● Experience with microservices architecture and distributed systems.
●  Knowledge of CI/CD pipelines and DevOps practices.
●  Familiarity with testing frameworks (e.g., pytest, unittest) and writing automated tests for both backend and AI components.
●  Understanding of AI security best practices, including red teaming and compliance standards (e.g., GDPR, OWASP).
●  Good understanding of AI techniques (e.g. (CoT, reasoning, MCP)
●  Contributions to open-source AI or backend projects or a strong portfolio showcasing relevant work.
●  Experience with frameworks like LangChain, LlamaIndex, or similar for building AI driven applications.  

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ReactVue.jsAngular+ 5
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