Full Stack GenAI

El Full Stack GenAI en Devoteam tiene diversas responsabilidades que incluyen la creación de lógica del lado del servidor y bases de datos, así como el desarrollo de componentes de aplicaciones utilizando React. Además, se espera que realice pruebas y depuración para garantizar un software de alta calidad, optimice bases de datos y mantenga la documentación del código y procesos.

Para ser considerado para el puesto de Full Stack GenAI en Devoteam, es esencial tener experiencia en desarrollo backend con Python en un contexto AWS, así como conocimientos en comunicación asíncrona y WebSocket. También será importante tener un enfoque genérico en Data Science y experiencia en modelos y técnicas de IA generativa.

Devoteam ofrece una variedad de beneficios para el puesto de Full Stack GenAI, incluyendo un ambiente de trabajo flexible con teletrabajo, acceso a planes de formación y certificaciones, contratación indefinida, un plan de retribución flexible y servicios como fisioterapia en la sede principal.

En Devoteam, el Full Stack GenAI trabajará en estrecha colaboración con otros miembros del equipo para alinear los esfuerzos de desarrollo con los objetivos del proyecto. La comunicación activa y el uso de herramientas como Git para la gestión de cambios son esenciales para garantizar una colaboración eficaz.

El Full Stack GenAI en Devoteam trabajará en proyectos que implican el diseño, desarrollo y mantenimiento de plataformas de inteligencia artificial generativa, donde podrá aplicar su conocimiento en tecnologías modernas y mejorar la experiencia del usuario a través del desarrollo de interfaces y lógica empresarial.

Para manejar la creación de una API en AWS, primero establecería la arquitectura necesaria utilizando AWS Lambda y API Gateway. Me enfocaría en la modularidad del código y seguiría las mejores prácticas de seguridad, asegurándome de que la API sea escalable y eficiente.

Optimizando bases de datos, usaría índices adecuados, realizaría análisis de consultas para identificar cuellos de botella y implementaría particionamiento si es necesario. Adicionalmente, monitorearía el rendimiento de la base de datos regularmente para realizar ajustes proactivos.

Gestionaría el control de versiones utilizando Git, creando ramas para nuevas características y asegurándome de registrar un historial claro de cambios. Realizaría revisiones de código a través de pull requests para fomentar la colaboración y el aprendizaje en equipo.

Mi experiencia con la lógica del lado del servidor en Python incluye el uso de frameworks como Flask y Django, donde desarrollo APIs RESTful y gestiono la comunicación con la base de datos, manteniendo siempre la legibilidad y mantenibilidad del código.

Aseguraría la calidad del software realizando pruebas unitarias y de integración, además de implementar un proceso de revisión de código riguroso. También utilizaría herramientas de CI/CD para automatizar despliegues y validar la funcionalidad antes de la producción.

En un proyecto anterior, trabajé en un sistema de recomendación que utilizaba redes neuronales para generar sugerencias personalizadas. Implementé técnicas de vectorización y llamé funciones específicas para obtener resultados significativos, lo que mejoró la experiencia del usuario.

Me motiva la posibilidad de innovar y crear soluciones que impactan positivamente en la vida de las personas. La inteligencia artificial generativa abre puertas a nuevas formas de interactuar con la tecnología y aprovechar datos de maneras únicas e inspiradoras.

Me mantengo actualizado a través de la lectura de blogs técnicos, asistencia a conferencias y webinars, y participando en comunidades de desarrolladores. Siempre busco oportunidades de aprendizaje continuo para explorar nuevas herramientas y prácticas en el desarrollo web.

En un entorno ágil, priorizo mis tareas utilizando técnicas como la metodología Scrum, donde colaboro con el equipo para definir prioridades en función del valor del negocio y las necesidades del cliente, además de ser flexible para adaptarme a cambios inesperados.

Abordo un error crítico en producción con un enfoque calmado y metódico. Primero, identifico y aíslo el problema, luego comunico la situación al equipo mientras implemento una solución temporal si es necesario. Después, busco la causa raíz y realizo pruebas exhaustivas para evitar que vuelva a ocurrir.