¿Por qué medio se envía la postulación?

La postulación se envía por correo electrónico. La dirección del empleador está disponible en el botón de contacto de esta página.

¿Puedo postularme si tengo menos experiencia?

La vacante exige un mínimo de tres años con Python y prácticas sólidas, además de manejo real de LLMs en producción. Si tienes menos tiempo pero demuestras proyectos complejos con FastAPI o sistemas escalables, podrías intentar, aunque el filtro inicial será estricto por la necesidad de autonomía inmediata en arquitecturas críticas.

¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?

Dado que el rango salarial no está publicado, pregunta claramente por la banda de remuneración mensual en moneda local o dólares antes de avanzar. Aclara también si los beneficios como días libres por estudio o capacitación están incluidos en un paquete fijo o son adicionales, ya que esto impacta directamente en tu compensación total mensual.

Ingeniero backend python - scanntech uruguay

Remoto LATAM

Esta vacante es 100% remota y está abierta a candidatos de cualquier país de LATAM (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Uruguay). Aunque la ficha menciona una ciudad, no es necesario residir allí: la empresa contrata desde toda la región.

Scanntech UruguayAmérica Latina (Remoto)

25 personas interesadas en esta vacante

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Salario no especificadofull-timeremote23 oct

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SalarioSalario no especificado

Jornadafull-time

Modalidadremote

Publicado23 oct

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Buscamos un Ingeniero Backend Python para trabajar a tiempo completo desde cualquier lugar de América Latina en modalidad remota. El objetivo es desarrollar y optimizar la arquitectura del servidor para asegurar la estabilidad del sistema. Interesados deben aplicar con su experiencia técnica actualizada.

3+ años de experiencia

Acerca del puesto

Scanntech Uruguay busca un Ingeniero Backend Python Senior para sumarse a su equipo remoto en América Latina. El objetivo es desarrollar arquitecturas sólidas y enfocarse especialmente en la implementación de modelos de lenguaje (LLMs) dentro de entornos de producción reales.

Responsabilidades principales

Crear microservicios escalables en Python y optimizar pipelines RAG con LLMs en la nube. Diseñar APIs seguras y eficientes, además de gestionar el modelado de datos. Implementar procesos de containerización y despliegue automatizado. Colaborar con los equipos de AI y MLOps para llevar modelos a producción y redactar documentación técnica clara sobre las arquitecturas desarrolladas.

Requisitos indispensables

Experiencia mínima de 3 años con Python y buenas prácticas de desarrollo. Dominio de FastAPI o Flask, APIs RESTful y gRPC. Manejo de bases de datos SQL, NoSQL y SQLAlchemy. Conocimientos en Docker, CI/CD, testing y arquitectura de microservicios. Experiencia práctica con IA generativa y sistemas que soporten más de 100 usuarios concurrentes.

Beneficios

Buen clima laboral, planes de crecimiento profesional, capacitaciones internas y de idiomas, actividades de integración, días libres por estudio y medio día libre el día del cumpleaños.

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Preguntas frecuentes

¿Por qué medio se envía la postulación?: La postulación se envía por correo electrónico. La dirección del empleador está disponible en el botón de contacto de esta página.
¿Puedo postularme si tengo menos experiencia?: La vacante exige un mínimo de tres años con Python y prácticas sólidas, además de manejo real de LLMs en producción. Si tienes menos tiempo pero demuestras proyectos complejos con FastAPI o sistemas escalables, podrías intentar, aunque el filtro inicial será estricto por la necesidad de autonomía inmediata en arquitecturas críticas.
¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?: Dado que el rango salarial no está publicado, pregunta claramente por la banda de remuneración mensual en moneda local o dólares antes de avanzar. Aclara también si los beneficios como días libres por estudio o capacitación están incluidos en un paquete fijo o son adicionales, ya que esto impacta directamente en tu compensación total mensual.