**Acerca de Provectus** ------------------- * Provectus es un **socio principal de AWS** y un **socio estratégico de Anthropic**, trabajando en la vanguardia de la IA aplicada. Ayudamos a las empresas a convertir Claude, los sistemas basados en agentes y sus propios datos en resultados comerciales medibles — mediante aplicaciones personalizadas, servicios gestionados y colaboraciones consultivas. Con oficinas en Norteamérica, América Latina y el Caribe (LATAM) y Europa, Medio Oriente y África (EMEA), colaboramos con clientes de todo el mundo. * Nuestro trabajo se centra en dos sectores verticales: **Servicios Financieros y Seguros**, y **Atención Sanitaria y Ciencias de la Vida** — donde desplegamos cinco plantillas preconstruidas de IA: Flujo de Presentación, Lente de Cartera, Flujo de Activos, Flujo de Ingresos y Lente de Evidencia. Cada plantilla reconstruye integralmente un proceso comercial crítico, desde su concepción hasta su entrega final, partiendo de código funcional y ajustado al libro específico del cliente, a sus reguladores y a su postura operativa. * Nuestro equipo posee más de 100 certificaciones de AWS, está certificado en Claude Code y coimparte el programa de SDLC basado en agentes de Anthropic, Cowork Activation y las colaboraciones con las plantillas de IA. ### **Ubicación de este puesto** Trabajarás en un pequeño grupo senior junto con un FDX; nuestra arquitectura de entrega es Sprint Enable Realize: * El **Ejecutivo Desplegado en Campo (FDX)** es responsable de la relación comercial y del resultado empresarial. Trabaja junto con la alta dirección o la cúpula ejecutiva del cliente para impulsar los indicadores clave de desempeño (KPI) del cliente — crecimiento de ingresos, reducción de costos, reducción de riesgos. * El **Ingeniero Desplegado en Campo (FDE)** se integra directamente con el cliente para transformar su forma de operar. Tú eres responsable del método; nadie te asignará tareas. Mapeas el flujo de trabajo del cliente tal como ocurre realmente, identificas el problema empresarial subyacente, construyes una solución práctica de IA, la presentas al cliente en términos de resultados y la transfieres. Provectus mantiene plantillas industriales — sistemas funcionales que ya han sido entregados previamente a un cliente del mismo sector — por lo que comienzas a partir de código en ejecución y lo ajustas a las particularidades específicas del libro del cliente, sus reguladores y su postura operativa. Tu desempeño se evalúa según si el indicador numérico de la Unidad de Negocio mejoró, no según las horas trabajadas ni el alcance entregado. ### **Requisitos:** **Actitud mental** * Proactivo y autodirigido; identificas problemas antes de que te los asignen * Capacidad para trabajar con ambigüedad y asumir responsabilidades. Las colaboraciones comienzan intencionalmente con especificaciones incompletas. Cerrar esa brecha es parte de tu trabajo * Nivel B2+ en inglés, cómodo colaborando con equipos distribuidos y multiculturales **Relación con el cliente** * Estás dispuesto a dedicar tiempo a comprender y desempeñar el trabajo de otra persona en el lado del cliente antes de escribir una sola línea de código * Credibilidad ante partes interesadas de alto nivel — puedes llevar una conversación sobre rediseño con el jefe de una Unidad de Negocio y una conversación sobre definición de alcance con un CTO, presentándoles resultados concretos * Puedes elaborar un plan de entrega estructurado y escalonado, con entregables claros, dependencias y riesgos bien identificados — y estimar su costo de desarrollo y operación **Profundidad técnica** * Más de 7 años construyendo y operando sistemas en producción. * Fundamentos sólidos en IA/ML. Comprendes suficientemente bien el comportamiento de los modelos como para razonar acerca de sus modos de fallo * Diseñaste y llevaste a producción aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grande (LLM) y flujos de trabajo basados en agentes — no demostraciones, ni pruebas de concepto (POC), ni cuadernos interactivos (notebooks) * Orquestación basada en agentes: flujos de trabajo multinivel, orquestación basada en grafos, uso de herramientas, gestión de estado y recuperación tras fallos parciales * Experiencia con APIs de LLM (Anthropic, AWS Bedrock u OpenAI) y marcos de trabajo para agentes. * Experiencia construyendo y optimizando sistemas RAG en producción * Fundamentos sólidos de ingeniería — incluso insertado en una base de código o lenguaje desconocidos, logras ser productivo. Competencia en Python y/o TypeScript; la profundidad importa más que la pila tecnológica utilizada. * Experiencia tomando y justificando decisiones técnicas sobre compromisos arquitectónicos * Profundidad práctica en entornos de producción de AWS: Bedrock, Bedrock AgentCore, Lambda, ECS, S3, SQS, ECR o similares. GCP o Azure son un plus * Entrega nativa en la nube: contenedores, ECS o Kubernetes, infraestructura como código (IaC) y CI/CD aplicadas a pipelines de IA * Sabes evaluar. Has construido u operado un conjunto de evaluaciones para un sistema no determinista, y puedes explicar qué mediste, cómo generaste la verdad fundamental (ground truth) y qué criterios bloquearon una liberación * Supervisión de modelos y agentes, detección de desviaciones (drift) * Disciplina en costos y latencia: escalonamiento de modelos, almacenamiento en caché y capacidad para indicar el costo de ejecutar una carga de trabajo antes de que se ejecute * Experiencia práctica en producción con el ecosistema Claude — Claude Code, CLAUDE.md, hooks, archivos de habilidades (skills files). El desarrollo guiado por especificaciones — redactar la intención, las restricciones y los criterios de aceptación antes de permitir que un agente construya — es un valor añadido muy significativo * MCP: puedes explicar por qué un agente preferiría usarlo frente a una integración REST. Haber desarrollado un servidor es un plus ### **Qué harás:** **Ocupar el asiento** * Te sentarás con el cliente y el Ejecutivo Desplegado en Campo al inicio de una colaboración. Aprenderás la función desde dentro, no a partir de un documento de requisitos, y rediseñarás dicha función desde principios fundamentales. * Alcanzarás fluidez operativa en un nuevo dominio — suscripción de seguros, ciclo de ingresos sanitarios, flujo de activos. **Construir** * Diseñarás y entregarás sistemas de IA generativa (GenAI) en producción dentro del entorno del cliente (datos nativos en la nube, soluciones basadas en LLM e IA basada en agentes). Implementarás y optimizarás sistemas RAG para casos de uso en producción * Construirás el marco de evaluación antes de construir la funcionalidad. Definirás qué significa «funcionar», lo instrumentarás y dejarás que las evaluaciones guíen el diseño. * Escribirás código de producción en toda la pila — IA, servicios backend, pipelines de datos. Elegimos las herramientas que mejor se adapten al cliente. * Llevarás los sistemas a producción en AWS (GCP o Azure cuando el cliente lo requiera): contenerizados, con CI/CD, pruebas automatizadas, monitoreo y mantenibles tras nuestra salida. Entregarás el sistema al cliente. * Comenzarás desde la plantilla y alimentarás la plantilla. Lo que aprendas en el campo se convertirá en la base desde la cual comenzará la siguiente colaboración. * Liderarás revisiones arquitectónicas, producirás documentos técnicos de diseño y contribuirás a los estándares. Mentorearás a ingenieros y compartirás conocimientos dentro del equipo. **Asumir la responsabilidad del resultado.** * Trabajarás en pareja con un FDX que lleva los KPI de la Unidad de Negocio. Tu trabajo se mide contra el mismo indicador numérico. * Asumirás la dirección técnica de las propuestas técnicas y de la definición de alcance. Impulsarás su adopción. La gestión del cambio forma parte del trabajo de ingeniería aquí. * Serás creíble ante los ingenieros y ejecutivos del cliente. * Darás forma a lo que prometemos antes de comprometernos formalmente. ### **Deseable:** * Experiencia previa como fundador, CTO o líder técnico que ha decidido regresar a la contribución individual * Experiencia en alguno de los siguientes sectores: servicios financieros, seguros, atención sanitaria * Consultoría, servicios profesionales u otras formas de entrega integrada con el cliente * A2A: puedes explicar la interoperabilidad entre agentes * Certificaciones de AWS y Claude Code * Experiencia con pipelines de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI) * Experiencia en un lenguaje adicional (Go, TypeScript o Rust) * Experiencia con Apache Spark, Apache Airflow, Kafka ### **Qué ofrecemos:** * La oportunidad de influir en cómo adoptan la IA las principales empresas de LATAM, Europa y Norteamérica, desde la estrategia hasta la primera implementación * Un modelo de despliegue en campo, trabajando en pequeños equipos senior junto con Arquitectos Principales e Ingenieros Desplegados en Campo * Una práctica de entrega de IA en crecimiento, donde ayudas a construir las herramientas y marcos, no solo a usarlos * Cultura favorable al trabajo remoto * Programas internos de formación con apoyo completo para certificaciones profesionales en Claude, AWS y otros, así como para asistir a conferencias * Crecimiento profesional; desarrollamos activamente a nuestros ingenieros * Acceso a las últimas herramientas de IA y suscripciones premium * Colaboración B2B a largo plazo * Seguro médico privado o un presupuesto para cubrir tus necesidades médicas * Licencia por enfermedad remunerada, vacaciones y días festivos * Equipamiento y toda la tecnología necesaria para un trabajo cómodo y productivo **Cómo contratamos:** * Conversación introductoria. Sobre el puesto, tu trayectoria y aspiraciones, y preguntas técnicas. * Entrevista técnica con sesiones prácticas en vivo. Problemas reales, tu propio editor, puedes usar un asistente de LLM * Entrevista de RR.HH. Habilidades blandas y expectativas * Entrevista con el responsable del puesto (HM). Preguntas técnicas; también puede incluir una sesión práctica en vivo Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar ciertas etapas del proceso de contratación, como revisar solicitudes, analizar currículums o evaluar respuestas e identificar posibles inconsistencias o señales de verificación en los materiales de solicitud, basándonos en la información disponible. Estas herramientas ayudan a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación siempre las toman personas. Si deseas más información sobre cómo se procesan tus datos, contáctanos.
David Muñoz
Indeed · HR
David Muñoz
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