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Este proyecto busca un ingeniero C# experimentado para contribuir en la arquitectura de sistemas críticos que potencian pipelines de datos para laboratorios de inteligencia artificial. El rol requiere diseñar y mantener servicios backend escalables, herramientas de anotación de datos y sistemas de validación de calidad. Los deliverables típicos incluyen optimización de rendimiento en bases de datos grandes, implementación de patrones concurrentes avanzados, refactorización de código en producción y documentación técnica. El stack se centra en C# moderno con énfasis en arquitecturas distribuidas, procesamiento de datos de alto volumen y confiabilidad operacional. El rango presupuestal (USD 70-150) sugiere un proyecto de mediano-alto alcance donde se espera trabajo profundo en optimización y resolución de cuellos de botella específicos, con participación colaborativa en decisiones técnicas junto a equipos de data e investigación.
Build and optimize high-performance C# systems powering AI data pipelines, annotation tooling, and evaluation systems for leading AI labs. Design full-stack tooling and backend services for large-scale data annotation, validation, and quality control. Improve reliability, performance, and safety of production C# codebases. Collaborate with data, research, and engineering teams. Identify bottlenecks and implement scalable fixes. Requires fluent English, 3-5+ years production C# experience, strong performance optimization and concurrency skills. Fully remote, 20-40 hours/week commitment.
Se solicita mínimo 3-5 años de experiencia en producción con C#, con sólidos conocimientos en optimización de rendimiento y programación concurrente. Experiencia previa con pipelines de datos o sistemas distribuidos es un plus.
El proyecto contempla 20-40 horas semanales, lo que permite compatibilizarlo con otras actividades. La duración estimada es de 26 semanas.
No se especifica expertise en IA, pero sí es fundamental entender arquitecturas de procesamiento de datos, validación de calidad y sistemas de anotación a nivel técnico para optimizar la infraestructura subyacente.
