Qué harás Diseñar arquitecturas de agentes (single y multi-agente) y flujos de ejecución.
Integrar LLMs mediante APIs (tool calling, salidas estructuradas, streaming).
Construir sistemas robustos y escalables en Python (FastAPI, workers distribuidos).
Implementar guardrails de seguridad, control de fallos y human-in-the-loop.
Definir métricas, trazabilidad y pipelines de evaluación y AgentOps.
Evolucionar prototipos hacia plataformas productivas y auditables.
Qué buscamos Más de 6 años de experiencia en ingeniería de software.
Dominio de Python contemporáneo (tipado, testing, asincronía).
Experiencia real en sistemas backend en producción.
Experiencia práctica construyendo agentes basados en LLM con control de estado, herramientas y fallos.
Mentalidad de producto y alto rigor técnico.
Muy valorable Frameworks de agentes: LangGraph, CrewAI, LangChain, AutoGen, Semantic Kernel.
Experiencia en AgentOps, observabilidad y optimización de coste/latencia.
Entornos cloud-native (Docker, Kubernetes, CI/CD).
Stack Python 3.11+, FastAPI, Redis, Docker, Kubernetes, Terraform, CI/CD, OpenTelemetry, Prometheus, Grafana.
No buscamos prompt engineers.
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