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Resumen: Este puesto implica construir un marco agente de nivel empresarial para automatizar ciclos de vida productivos complejos en industrias pesadas, ideal para ingenieros que prosperan en entornos con alta incertidumbre. Puntos destacados: 1. Fundamental en la construcción de un marco agente de nivel empresarial 2. Liderazgo en la transición arquitectónica desde un prototipo en JavaScript hasta una aplicación en Python 3. Desarrollo de componentes centrales de la plataforma de agentes y gestión de flujos de trabajo complejos de agentes Intellectsoft es una empresa de desarrollo de software que ofrece soluciones innovadoras desde 2007\. Operamos en Norteamérica, América Latina, la región nórdica, el Reino Unido y Europa. Nos especializamos en sectores como Fintech, Salud, EdTech, Construcción, Hostelería, entre otros, colaborando con startups, empresas de tamaño medio y compañías Fortune 500 para impulsar la innovación y la escalabilidad. Nuestros clientes incluyen a Jaguar Motors, Universal Pictures, Harley\-Davidson y muchos más, donde nuestros equipos generan un impacto diario. Juntos, nuestro equipo entrega soluciones que marcan la diferencia. Más información en **https://www.intellectsoft.net/** Usted desempeñará un papel fundamental en la construcción de un marco agente de nivel empresarial diseñado para automatizar ciclos de vida productivos complejos en industrias pesadas como la aeroespacial y la manufacturera. Este puesto está dirigido a ingenieros que prosperan en entornos de "alta incertidumbre" y pueden avanzar desde el diseño arquitectónico hasta la implementación de calidad productiva con mínima supervisión. Valoramos a los candidatos que aprovechan intensivamente asistentes de código basados en IA para acelerar la entrega sin comprometer la calidad. **Requisitos** **Excelencia técnica:** * Dominio avanzado de Python: experiencia experta en Python con conocimientos prácticos de FastAPI o Django. * Marcos agentes: experiencia comprobada con LangGraph y LangChain para construir tuberías complejas de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). * Ingeniería de calidad productiva: comprensión profunda de las pruebas guiadas por desarrollo (TDD), herramientas de análisis estático (linters) y garantía de una alta cobertura de pruebas dentro de los procesos de integración y entrega continuas (CI/CD). * Competencia en datos: experiencia en procesamiento de datos mediante herramientas como Pandas, Polars o PySpark. * Desarrollo de APIs: capacidad para construir backends escalables destinados a interacciones en tiempo real, incluidos WebSockets. **Habilidades blandas y mentalidad:** * Responsabilidad absoluta: capacidad para llevar un proyecto desde los requisitos comerciales hasta su implementación con mínima supervisión. * Toma de decisiones analíticas: capacidad para justificar elecciones arquitectónicas (por ejemplo, base de datos vectorial frente al estándar corporativo) mediante pruebas de concepto basadas en datos. * Alta velocidad de ejecución: comodidad trabajando en un equipo pequeño y dinámico donde la entrega rápida es esencial. * Ejecución definida: firme compromiso con establecer una clara "definición de finalizado" para cada tarea. Habilidades deseables: * Familiaridad con .NET para alinearse con los estándares corporativos existentes y facilitar la integración entre equipos. * Salvaguardias de IA nativas en la nube: experiencia con Azure Content Safety o AWS Bedrock Guardrails para gestionar el cumplimiento del modelo. * Supervisión avanzada: experiencia con Arize Phoenix u otras herramientas similares para depurar el comportamiento de los agentes y la eficiencia de las llamadas a herramientas. * Ajuste fino y generación de indicaciones (prompting) para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM): conocimiento del aprendizaje con pocos ejemplos (few-shot learning) y la generación estructurada de indicaciones usando XML, JSON o Markdown. * Bases de datos empresariales: familiaridad con Azure Cosmos DB, MongoDB o MSSQL. Responsabilidades: * Desarrollo de la plataforma central: responsable del desarrollo de los componentes centrales de la plataforma de agentes. * Transición arquitectónica: liderar la transición desde un prototipo en JavaScript hasta una aplicación en Python independiente, con APIs de gestión dedicadas y backends de ejecución de agentes. * Orquestación de agentes: construir y gestionar flujos de trabajo complejos de agentes mediante LangChain y LangGraph para manejar interacciones multinivel y llamadas a herramientas. * Herramientas sin código y para programadores avanzados (no-code & pro-code): desarrollar una plataforma que permita a los administradores crear agentes mediante un enfoque "sin código", mientras que usuarios avanzados puedan ejecutar scripts personalizados. * Recuperación aumentada por generación (RAG) y optimización de búsquedas: implementar estrategias avanzadas de recuperación, incluyendo búsqueda híbrida y reordenamiento (rerankers), justificando las decisiones sobre bases de datos mediante métricas obtenidas en pruebas de concepto. * Salvaguardias y cumplimiento normativo: garantizar la seguridad de la IA mediante la implementación de enmascaramiento de logits, gestores de contexto y salvaguardias de contenido para prevenir generaciones dañinas o fuera de marca. **Beneficios** * Cursos de Udemy a su elección * Actividades de cohesión grupal, eventos, maratones y actividades benéficas para conectar y recargar energías * Talleres, capacitaciones y sesiones de intercambio de conocimientos expertos que fomentan su crecimiento continuo * Trayectoria profesional clara * Días de ausencia para equilibrar vida laboral y personal * Horarios flexibles y configuración laboral adaptable \- trabaje desde cualquiera de las ubicaciones listadas y organice su día según sus necesidades
