**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 una realidad operativa. **Tú eres** Un ingeniero nativo de IA con una sólida base en el desarrollo de soluciones nativas de nube y experiencia práctica en el diseño e implementación de sistemas basados en agentes, especialmente en entornos empresariales. Eres un pensador crítico que prospera ante la ambigüedad y logra resultados tangibles al diseñar, construir y operar agentes de IA que potencian flujos de trabajo y escalan sobre infraestructuras modernas. Darás 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** Colaborarás directamente con los interesados de los clientes, actuando tanto como tecnólogo como asesor de confianza. Trabajarás con ellos 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, entornos de evaluación y observabilidad del ciclo de vida. * Implementar flujos de trabajo basados en agentes resilientes, probables y mantenibles, capaces de evolucionar rápidamente. **Integración de plataformas de IA** * Desarrollar y/o extender capas de abstracción entre distintos proveedores de IA (Anthropic, Google, OpenAI, etc.) para permitir una integración fluida y habilitar el uso simultáneo de múltiples proveedores. * Contribuir a bibliotecas compartidas, SDK y patrones reutilizables en múltiples clientes. **Ingeniería nativa de nube** * Aprovechar la contenerización (Kubernetes, Docker), microservicios, arquitecturas sin servidor, arquitecturas impulsadas por eventos, CI/CD y pilas de observabilidad para entregar sistemas nativos de IA escalables. * Asumir la responsabilidad del despliegue, monitoreo y resolución de incidencias de tus 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), ajustándolas a los procesos y restricciones propios de cada dominio. * Colaborar estrechamente con expertos internos del cliente (SME) para traducir flujos de trabajo empresariales en soluciones basadas en agentes. **Compromiso con los clientes** * Participar en talleres de diseño, pruebas de concepto (POC) y sesiones de programación conjunta (code-with) para definir conjuntamente con los interesados flujos de trabajo basados en agentes impulsados por datos, 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, entornos 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 tanto en activos internos como 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 de los clientes. **Principales responsabilidades** ------------------------ * Diseñar y construir sistemas basados en agentes de grado productivo desde el principio hasta el final: orquestación multiagente, tuberías RAG, enrutamiento basado en políticas, invocación de herramientas, gestión de memoria y observabilidad del ciclo de vida. * Construir y asumir la responsabilidad de tuberías RAG: incrustaciones (embeddings), estrategia de fragmentación (chunking), búsqueda vectorial, ingeniería y ajuste de la ventana de contexto frente a objetivos reales de calidad. * Integrar y abstraer múltiples proveedores de modelos de lenguaje grande (LLM): OpenAI, Anthropic, Vertex AI y modelos de código abierto, incluyendo enrutamiento alternativo (fallback), gestión de tokens, costos y latencia. * Implementar LLMOps en producción: entornos de evaluación con métricas reales de calidad, control de versiones de prompts, herramientas de observabilidad (LangSmith, Braintrust o equivalentes), y monitoreo de costos y seguridad. * Integrarse directamente con los equipos de ingeniería de los clientes para diseñar, prototipar e implementar soluciones basadas en agentes: talleres, pruebas de concepto, sesiones de programación conjunta y revisiones de arquitectura. * Crear patrones, aceleradores y manuales reutilizables que trasciendan el alcance de un único cliente y permitan que el siguiente proyecto comience más rápido. * Definir y usar métricas para medir la precisión, latencia, seguridad y eficiencia de costos de los agentes; presentar hallazgos y recomendaciones a los interesados de los clientes en términos empresariales. **Cualificaciones básicas** ------------------------ * Experiencia práctica en ingeniería de software en entornos productivos. * Exposición o experiencia práctica en el diseño e implementación de soluciones de IA basadas en agentes en entornos productivos — requisito imprescindible. * Experiencia demostrable con marcos de orquestación basados en agentes: LangGraph, CrewAI, AutoGen o equivalentes — con profundidad productiva, no a nivel de tutoriales. * Experiencia directa en llamadas a APIs de LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) en código productivo: abstracción de proveedores, gestión de tokens, compensaciones entre latencia y costos. * Responsabilidad sobre tuberías RAG: incrustaciones (embeddings), estrategia de fragmentación (chunking), bases de datos vectoriales e ingeniería del contexto. * Fundamentos de LLMOps: diseño de entornos de evaluación, control de versiones de prompts y observabilidad en producción. * Madurez en ingeniería nativa de nube: Kubernetes, Docker, microservicios, arquitecturas sin servidor, CI/CD e infraestructura como código (IaC) (Terraform o Helm). * Excelente dominio de Python; Java u otro lenguaje de backend equivalente es aceptable; experiencia en depuración y observabilidad en producción. * Se valora más la calidad de la experiencia que los años de antigüedad: se prefiere un candidato que haya lanzado tres sistemas basados en agentes en producción en cuatro años frente a un perfil generalista con exposición pasiva a la IA
David Muñoz
Indeed · HR
David Muñoz
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