Por qué existe este rol

Tenemos un roadmap de producto ambicioso y ya validado, con varias piezas técnicas avanzadas en marcha: un buscador de anterioridades con búsqueda fonética y semántica, pipelines de datos desde fuentes públicas, automatizaciones legales y análisis asistido por IA.

Hoy ese desarrollo lo lidera uno de los fundadores(Emilio) con herramientas no-code y vibecoding a tope y llegamos al punto en que necesitamos un perfil de ingeniería que tome el producto y lo lleve a nivel escalable, Serás la primera contratación técnica de Markip: vas a construir, junto a los fundadores , el núcleo tecnológico de la empresa, con un nivel de ownership e impacto que es muy difícil de encontrar.

Lo que vas a hacer

• Tomar el roadmap técnico y ejecutarlo: convertir ideas y prototipos en producto estable y mantenible.
• Mantener y mejorar el buscador de anterioridades de marca (búsqueda fonética, léxica y semántica sobre una base vectorial), refinando relevancia, filtros y velocidad.
• Construir y robustecer los pipelines de datos que alimentan el producto desde fuentes públicas de INAPI y otros registros: ingesta diaria, limpieza, normalización y scraping.
• Integrar modelos de IA (embeddings, LLMs) en funcionalidades como el análisis de viabilidad de marcas y la generación asistida de documentos legales.
• Mejorar el sistema de monitoreo de procesos y de marcas, con alertas y reportes confiables.
• Construir las interfaces que usan nuestro equipo y nuestros clientes: portal interno, widgets embebibles y herramientas de apoyo a ventas y al equipo legal.
• Mantener todo funcionando: deploys, tareas programadas y observabilidad básica. En una etapa temprana, todos cuidamos lo que sale a producción.

Lo que buscamos (imprescindible)

• 2+ años construyendo y shipeando productos de software end-to-end, con ownership real (no necesariamente en startups).
• Backend sólido en Python: APIs, servicios y manejo de datos.
• Experiencia con bases de datos relacionales e, idealmente, con bases vectoriales o motores de búsqueda avanzados.
• Comodidad integrando APIs de terceros y trabajando con datos desordenados (ETL, scraping, normalización).
• Familiaridad con IA aplicada: uso de LLMs vía API/MCP, embeddings y prompting; o capacidad demostrada de aprenderlo rápido.
• Capacidad full-stack suficiente para cerrar features de punta a punta (frontend moderno tipo React / Next.js).
• Autonomía: sabes avanzar con requerimientos incompletos, tomar decisiones razonables y pedir contexto cuando hace falta.
• Pragmatismo: priorizas shipear en versiones e iterar por sobre la solución perfecta.