Requisitos:

• Experiencia previa en arquitecturas de IA e infraestructuras, con un historial demostrado de entrega de plataformas de software complejas y productos nativos de IA.
  
• Historial comprobado de entrega de sistemas de producción o prototipos a alta velocidad, preferentemente en contextos de startups o investigación, donde la rapidez y la adaptabilidad son cruciales.
  
• Experiencia en IA generativa, sistemas multi-agentes, LLMs, MLOps de extremo a extremo e infraestructuras de IA. Se valorará la exposición a Deep Learning, Reinforcement Learning, aprendizaje federado, evaluación de IA o fundamentos de ML.
  
• Interés activo y conocimiento de SOTA en sistemas multi-agentes, aprendizaje colectivo, seguridad de IA, ejecución segura de agentes, arquitecturas emergentes de agentes de IA e integración de herramientas.
  
• Familiaridad con uno o más marcos de trabajo multi-agente (como LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen y Pydantic AI), estándares de comunicación (como MCP, A2A, Story’s Agent TCP/IP, AITP de Near), sistemas distribuidos, arquitecturas distribuidas de IA y mecanismos de consenso.
  
• Capacidad para liderar y supervisar a otros ingenieros y científicos de IA, este puesto se espera que evolucione hacia una posición de liderazgo y no se limita a contribuciones individuales.
  
• Pensamiento estratégico sobre la adopción de plataformas, ecosistemas escalables de desarrolladores y familiaridad con Blockchain, Web3 y tokenomics (beneficioso pero no requerido).
  
• Título de posgrado en un campo STEM (se requiere Máster; se prefiere PhD).