Ingeniero Senior de Inteligencia Artificial Generativa y Sistemas Autónomos para Desarrollo de Agentes, Integración de Producto y Arquitectura de APIs

Se busca un profesional para liderar el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial seguros y autónomos, integrando tecnología avanzada y soluciones innovadoras para resolver problemas complejos de alto valor. El puesto requiere experiencia en sistemas de IA generativa, colaboración entre equipos de producto e ingeniería, y desarrollo de APIs escalables y seguras.

Responsabilidades:

• Liderar el desarrollo de sistemas de IA seguros y autónomos: diseñar herramientas inteligentes basadas en agentes, aprovechando soluciones como Claude Code, MCP, A2A, Gemini CLI y el SDK de agentes de OpenAI, utilizando conceptos de grafos de conocimiento para resolver problemas complejos.
  
• Desarrollar sistemas A2A: crear marcos de trabajo que permitan a los LLM colaborar interna y externamente, ampliando el alcance de los sistemas de IA generativa con tecnología 3E.
  
• Integrar producto e ingeniería: colaborar con los equipos de producto, ingeniería y clientes para incorporar IA en herramientas que mejoren la usabilidad, la toma de decisiones y la automatización.
  
• Crear integraciones de API fluidas: desarrollar APIs escalables y seguras que conecten modelos de IA con aplicaciones web, sistemas internos y plataformas externas, integrándolas con MCP para su uso en agentes.
  
• Contribuir a prácticas de IA responsables: mantenerse al día con los avances en IA y ayudar a definir estándares de desarrollo responsables, estrategias de alineación y protocolos de seguridad.
  

Requisitos:

• Experiencia en el desarrollo e implementación de sistemas de IA de nivel de producción como ingeniero de software, ingeniero de aprendizaje automático o en un puesto similar.
  
• Experiencia práctica con LLM, IA generativa y marcos de trabajo de agentes como MCP, A2A y el SDK de agentes de OpenAI.
  
• Capacidad para configurar infraestructura de IA, incluyendo servicios de inferencia de modelos de nivel de producción, pipelines de MLOps y servicios compartidos.
  
• Conocimiento de prácticas de seguridad, alineación y desarrollo ético de la IA.
  
• Experiencia con marcos de orquestación de agentes como Claude Subagents, AutoGen o CrewAI.
  
• Experiencia en ingeniería de prompts, ingeniería de contexto, pipelines RAG y optimización.
  
• Experiencia en el uso e implementación de LLM de código abierto en producción, como variantes de Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral y Gemma.
  
• Familiaridad con herramientas de IA basadas en la nube (por ejemplo, AWS Bedrock, GCP Vertex AI, Azure ML).
  
• Experiencia en la integración de capacidades de IA en aplicaciones web, aplicaciones de escritorio y API heredadas.