Buscamos un(a) AI Engineer con experiencia en construcción y despliegue de soluciones basadas en agentes inteligentes, Backend y arquitecturas cognitivas. Este rol requiere conocimiento en frameworks de agentes y protocolos (Langchain, Llama, LLMs, NLP, A2A, MCP, etc.) y capacidades sólidas de software engineering para crear productos con IA embebida. Idealmente que tenga conocimiento en contextos financieros, contables, payroll, facturación o recursos humanos.
Responsabilidades Principales
- Experiencia depslegando y programando soluciones basadas en agentes inteligentes y LLMs, integrando herramientas como LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI o frameworks equivalentes.
- Implementar agentes que interactúan con usuarios, APIs, sistemas ERP o plataformas externas (e.g. WhatsApp, sistemas contables, CRMs).
- Implementar arquitecturas MCP (Model Context Protocol) y A2A (Agent-to-Agent) para permitir coordinación multi-agente y flujos autónomos dentro de entornos empresariales.
- Trabajar en ambientes productivos y con interacción directa con equipos de infraestructura, DevOps y MLOps
- Colaborar estrechamente con equipos de producto, UX, datos y backend para tener un delivery exitoso de las funcionalidades planeadas.
- Implementar con buenas prácticas de desarrollo, validación y monitoreo de agentes, incluyendo tests de integración, control de versiones de prompts y trazabilidad de decisiones.
- Mantenerse actualizado en frameworks de código abierto y papers relevantes en el campo de agent frameworks, memory architectures y multi-agent systems.
Requirements
- 4-6 años de experiencia en proyectos de inteligencia artificial, con al menos 2+ años en implementación de agentes autónomos o copilts.
- Experiencia comprobada utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel o similares.
- Conocimiento práctico de protocolos MCP y A2A, uso de herramientas, gestión de memoria y estado de conversación.
- Sólido dominio de Python y experiencia con FastAPI, asyncio, Pydantic y arquitecturas asincrónicas.
- Experiencia trabajando con vector stores (Chroma, Weaviate, Pinecone) y arquitecturas RAG.
- Conocimiento en NLP, embeddings, agentes de recuperación, y funciones de razonamiento y planeación.
- Conocimientos de MLOps: CI/CD, Docker, Kubernetes, monitoreo de agentes, y retraining automatizado.
- Inglés técnico fluido para revisar documentación, papers y colaborar con equipos globales.
Plus / Deseables (Nice to Have)
- Experiencia en proyectos multicloud (Azure, AWS, GCP).
- Familiaridad con arquitecturas orientadas a eventos y microservicios, así como APIs RESTful y gRPC.
- Experiencia trabajando con datos empresariales en dominios como contabilidad, finanzas nómina, facturación o ERP.
- Experiencia trabajando en equipos de desarrollo y p