AI Engineer
Posted Updated
Description
- Diseñar y desarrollar sistemas de orquestación multiagente, definiendo roles, herramientas, memoria y lógica de transferencia entre agentes.
- Contribuir al desarrollo de agentes de voz y llamadas, optimizando el streaming, la latencia y la fluidez de las conversaciones en tiempo real.
- Gestionar el ciclo de vida completo de las funcionalidades de IA: diseño de prompts y arquitectura, integración con APIs y fuentes de datos, pruebas, despliegue y monitorización.
- Desarrollar y mantener pipelines de evaluación de IA, incluyendo datasets, sistemas de puntuación automatizada y evaluaciones mediante LLM-as-a-judge.
- Implementar mecanismos de observabilidad mediante logs estructurados, trazabilidad de decisiones y llamadas a herramientas, y métricas de coste, latencia y precisión.
- Depurar y resolver problemas de comportamiento de agentes en producción a través de canales conversacionales.
- Mejorar la fiabilidad y seguridad de los agentes, incorporando controles para sistemas autónomos que ejecutan acciones y toman decisiones.
- Colaborar con los equipos de producto e ingeniería para integrar los agentes en los flujos de trabajo existentes sin afectar la aplicación principal.
- TypeScript: experiencia sólida desarrollando software listo para producción.
- Agentes de IA y sistemas multiagente: experiencia práctica construyendo y orquestando sistemas basados en LLM en producción, incluyendo roles, coordinación, transferencia entre agentes, uso de herramientas, memoria y gestión de contexto.
- Frameworks y proveedores de IA: experiencia con Vercel AI SDK e integración de distintos proveedores de LLM, con criterio para seleccionar las herramientas y modelos adecuados.
- Arquitectura e integración de sistemas: experiencia integrando APIs, bases de datos y código existente, incluyendo implementación de RAG.
- Streaming y baja latencia: experiencia desarrollando aplicaciones de IA en tiempo real o con respuestas en streaming.
- Evaluación y calidad de IA: experiencia creando datasets de prueba, sistemas de scoring y pruebas de regresión para evaluar la calidad y confiabilidad de los agentes.
- Observabilidad y depuración: experiencia con tracing, logs estructurados y monitoreo de coste, latencia y calidad de las respuestas.
- Seguridad en sistemas de IA: conocimiento de riesgos y medidas de protección para aplicaciones basadas en agentes autónomos.
Oportunidad de crecimiento con un equipo multinivel
Vacaciones y feriados
Flexibilidad y autonomía
Pago USD
Trabajo remoto - Latam