**Somos:** Una empresa de servicios innovadora y visionaria, a la vanguardia de la innovación nativa de IA. Colaboramos con clientes empresariales para crear flujos de trabajo de próxima generación impulsados por agentes, diseñados para escalar en entornos reales. Nuestros ingenieros se integran profundamente con los clientes, llevando los proyectos más allá de la fase experimental hacia su implementación operativa real. **Usted es** Un ingeniero nativo de IA con una sólida base en la construcción de soluciones nativas de la nube y experiencia práctica en el diseño e implementación de sistemas basados en agentes, especialmente en entornos empresariales. Es un pensador crítico que prospera ante la ambigüedad y logra resultados concretos al diseñar, construir y operar agentes de IA que potencian los flujos de trabajo y escalan sobre infraestructuras modernas. Usted dará forma a cómo las empresas adoptan la ingeniería nativa de IA: ya sea liderando soluciones complejas basadas en agentes y desarrollando talento técnico, o asumiendo la responsabilidad integral de áreas técnicas clave como ingeniero individual senior. **El trabajo** Colaborará directamente con los interesados del cliente, actuando tanto como tecnólogo como asesor de confianza. Trabajará con los interesados para definir casos de uso, prototipar rápidamente y desplegar flujos de trabajo basados en agentes que sean robustos, seguros y operativos en dominios empresariales complejos. Con frecuencia, estos serán plataformas y sistemas completamente nuevos que deberán integrarse en los entornos de nuestros clientes junto con nuestros socios del ecosistema. **Arquitectura e ingeniería de agentes** * Diseñar y construir agentes de IA listos para entornos empresariales, incorporando recuperación de información, orquestación, enrutamiento basado en políticas, invocación de herramientas, marcos de evaluación y observabilidad del ciclo de vida. * Implementar flujos de trabajo basados en agentes resilientes, probables y mantenibles, que puedan iterarse rápidamente. **Integración de plataformas de IA** * Desarrollar y/o extender capas de abstracción entre proveedores de IA (Anthropic, Google, OpenAI, etc.) para permitir una integración fluida y la habilitación multi-proveedor. * Contribuir a bibliotecas compartidas, SDK y patrones reutilizables en múltiples clientes. **Ingeniería nativa de la nube** * Aprovechar la contenerización (Kubernetes, Docker), microservicios, computación sin servidor (serverless), arquitecturas orientadas a eventos, pipelines de CI/CD y pilas de observabilidad para entregar sistemas nativos de IA escalables. * Asumir la responsabilidad del despliegue, monitoreo y resolución de incidencias de sus servicios en producción. **Flujos de trabajo específicos por dominio** * Adaptar e implementar aplicaciones basadas en agentes en distintos sectores verticales (por ejemplo, finanzas, salud, comercio minorista), ajustándose a los procesos y restricciones propios de cada dominio. * Colaborar estrechamente con expertos internos del cliente (SMEs) para traducir flujos de trabajo empresariales en soluciones basadas en agentes. **Compromiso con el cliente** * Participar en talleres de diseño, pruebas de concepto (POC) y sesiones de programación conjunta (code-with) para definir flujos de trabajo basados en agentes impulsados por datos junto con los interesados, fomentando la confianza y la adopción. * Comunicar claramente compromisos, riesgos y recomendaciones tanto a audiencias técnicas como no técnicas. **Medición y mejora** * Definir y utilizar métricas clave, marcos de prueba y planes de evaluación para medir la precisión, latencia, seguridad y eficiencia de costos de los agentes. * Iterar rápidamente basándose en datos, retroalimentación y requisitos cambiantes. **Compartición de conocimiento** * Elaborar patrones reutilizables, documentación y buenas prácticas que influyan en los activos internos y en las hojas de ruta de los clientes. * Contribuir a comunidades internas de práctica centradas en la ingeniería nativa de IA y basada en agentes. Es posible que este puesto requiera viajes. La cantidad de viajes variará entre el 25 % y el 75 % según las necesidades comerciales y los requisitos del cliente. **Responsabilidades clave** ------------------------ * Utilizar diariamente asistentes de codificación con IA como parte estándar de la entrega, de forma activa, frecuente y con impacto demostrable en la productividad y la calidad de los resultados. * Integrar APIs de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en aplicaciones de producción: invocar APIs de proveedores de IA en código en vivo, gestionar límites de tokens y latencia, y construir capas iniciales de abstracción. * Aplicar la IA en todo el ciclo de vida de la entrega de software: pruebas generadas por IA, depuración asistida por IA, revisiones de código aceleradas por IA y ingeniería de indicaciones (prompt engineering) para tareas de desarrollo. * Asumir la responsabilidad de la calidad de las salidas generadas por IA dentro de su ámbito de entrega, ejerciendo juicio de ingeniería sobre su fiabilidad, limitaciones y modos de fallo; saber cuándo una salida de IA está lista para producción y cuándo no lo está. * Definir y supervisar KPI para evaluar la efectividad y el retorno de la inversión (ROI) de los flujos de trabajo asistidos por IA; presentar métricas de productividad y calidad de IA a los interesados del proyecto. * Asumir la responsabilidad integral de la entrega —desde el diseño hasta el soporte en producción— en ciclos ágiles (sprints) junto con los equipos de ingeniería del cliente. * Contribuir a bases de conocimiento compartidas, componentes reutilizables y estándares internos de herramientas de IA que beneficien al equipo en su conjunto. * Construir e integrar las capas de aplicación, APIs e interfaces que conectan sistemas full-stack con backends basados en agentes, comprendiendo los flujos de datos, la transferencia de contexto y los puntos de integración entre su código y las canalizaciones de IA. **Cualificaciones básicas** ------------------------ * Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería de Software o campo relacionado. * Experiencia profesional en ingeniería de software en entornos de producción (o equivalente demostrado mediante proyectos académicos, pasantías o proyectos personales entregados). * Competencia en al menos uno de los siguientes lenguajes principales para backend: Python, Java o TypeScript. * Experiencia práctica demostrable en el uso activo de herramientas de IA en el trabajo diario de ingeniería, con ejemplos prácticos de cómo se utilizó la IA para resolver problemas reales, iterar sobre los resultados y mejorar la entrega; incluida experiencia directa en la invocación de APIs de LLM en código de producción, con comprensión de la gestión de tokens, la latencia y los compromisos de coste. * Comprensión básica de tecnologías web, incluidos JavaScript, HTML y CSS. * Familiaridad con fundamentos de la nube (AWS, Azure o GCP), contenedores (Docker) y pipelines de CI/CD. * Comprensión de los fundamentos de la entrega ágil (Agile). * Experiencia con bases de datos —SQL o NoSQL. * Capacidad para validar, evaluar y mejorar las salidas generadas por IA; comprensión de las limitaciones de la IA y su uso responsable. * Familiaridad con los conceptos de sistemas basados en agentes: conocimiento de frameworks de orquestación (LangChain, LangGraph o equivalentes), canalizaciones RAG y cómo las aplicaciones full-stack se conectan a arquitecturas basadas en agentes; se prefiere experiencia en producción, pero se requiere al menos una comprensión conceptual.
David Muñoz
Indeed · HR
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