**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 experimentación hacia la realidad operativa. **Usted es** Un ingeniero nativo de IA con una sólida base en la construcción de soluciones nativas en 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 mediante el diseño, la construcción y la operación de agentes de IA que potencian los flujos de trabajo y escalan en 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 senior independiente. **El trabajo** Colaborará directamente con las partes interesadas del cliente, actuando tanto como tecnólogo como asesor de confianza. Trabajará con dichas partes 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, se tratará de plataformas y sistemas completamente nuevos que deben 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, capaces de 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 habilitar múltiples proveedores. * Contribuir a bibliotecas compartidas, SDK y patrones reutilizables en distintos clientes. **Ingeniería nativa en la nube** * Aprovechar la contenerización (Kubernetes, Docker), microservicios, arquitecturas sin servidor, orientadas a eventos, CI/CD y pilas de observabilidad para entregar sistemas nativos de IA escalables. * Asumir la responsabilidad del despliegue, monitoreo y solución de problemas de sus servicios en producción. **Flujos de trabajo específicos por dominio** * Adaptar e implementar aplicaciones basadas en agentes en distintos sectores (por ejemplo, finanzas, salud, comercio minorista), ajustándose a procesos y restricciones propias de cada dominio. * Colaborar estrechamente con expertos del cliente 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 para definir flujos de trabajo basados en agentes impulsados por datos junto con las partes interesadas, fomentando la confianza y la adopción. * Comunicar claramente los 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, comentarios y requisitos cambiantes. **Compartición de conocimiento** * Elaborar patrones reutilizables, documentación y mejores 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 se requiera viajar para este puesto. La cantidad de viajes variará entre un 25 % y un 75 % según las necesidades comerciales y los requisitos del cliente. **Responsabilidades clave** ------------------------ * Arquitecturar y gobernar sistemas basados en agentes de grado productivo a escala empresarial: orquestación multiagente en entornos complejos, canalizaciones RAG, enrutamiento basado en políticas, gestión de memoria y observabilidad del ciclo de vida a nivel de programa. * Definir estándares para canalizaciones RAG en todos los proyectos: establecer estrategias de fragmentación y incrustación, fijar referencias de calidad y garantizar que las decisiones de compromiso respaldadas por métricas queden documentadas y sean transferibles. * Establecer estándares de integración multi-LLM: arquitectura independiente del proveedor por defecto, enrutamiento alternativo y gobernanza de costos como práctica estándar de diseño entre proveedores, incluidos OpenAI, Anthropic, Vertex AI y modelos de código abierto. * Asumir la responsabilidad de LLMOps a escala de programa: estrategia de evaluación, gobernanza de indicaciones (prompts), estándares de herramientas de observabilidad, monitoreo de seguridad y controles de costos en múltiples sistemas concurrentes. * Liderar compromisos de ingeniería con clientes a nivel senior: facilitar sesiones de diseño arquitectónico, liderar la entrega de pruebas de concepto y promover la alineación entre los líderes tecnológicos del cliente y los equipos de implementación. * Dar forma y publicar patrones reutilizables, aceleradores y estándares de ingeniería que escalen en toda la práctica y reduzcan el tiempo de incorporación en nuevos compromisos con clientes. * Asumir la responsabilidad del marco de medición de la calidad de los sistemas basados en agentes: definir métricas de precisión, latencia, seguridad y costos; presentar el impacto de la IA a nivel de programa en términos empresariales ante altos responsables del cliente. **Cualificaciones básicas** ------------------------ * Experiencia sólida en ingeniería de software en entornos productivos. * Experiencia práctica en el diseño e implementación de soluciones de IA basadas en agentes en entornos productivos — requisito indispensable. * Experiencia demostrada con marcos de orquestación basados en agentes: LangGraph, CrewAI, AutoGen o equivalentes — con profundidad productiva, no solo a nivel tutorial. * Experiencia directa en llamadas a APIs de LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) en código productivo: abstracción del proveedor, gestión de tokens, compensaciones entre latencia y costos. * Responsabilidad sobre canalizaciones RAG: incrustaciones (embeddings), estrategia de fragmentación, bases de datos vectoriales e ingeniería de contexto. * Fundamentos de LLMOps: diseño de marcos de evaluación, control de versiones de indicaciones (prompts) y observabilidad en producción. * Madurez en ingeniería nativa en la 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 también es aceptable; experiencia en depuración y observabilidad en producción. * Se valora más la calidad de la experiencia que los años de antigüedad: se prefiere a un candidato que haya lanzado tres sistemas productivos basados en agentes en cuatro años frente a un profesional generalista con exposición pasiva a la IA. * Responsabilidades de liderazgo de personas: experiencia gestionando, desarrollando y evaluando el desempeño de un equipo de ingenieros; elaboración de planes individuales de desarrollo y realización de conversaciones sobre carrera profesional
David Muñoz
Indeed · HR
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