Back-end AI Engineer Python / LLM Orchestration

Improving South America; Comisión de Fomento de Perú; Presencial; ARS 181.190.000 - 271.784.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Equipo Apple

Clases de inglés

Cursos en línea

Budget para libros

Budget para materiales de trabajo

Descripción de la vacante

Improving South America busca un especialista en orquestación de agentes para diseñar flujos complejos entre LLM y pipelines RAG. Se trabajará con tecnologías como Pydantic AI, LangChain y CrewAI, integrando Azure SQL y Cosmos DB.

El rol requiere experiencia en APIs limpias, observabilidad y comunicación fluida en inglés para interacción con clientes en USA; disponibilidad para horarios de US Eastern y trabajo remoto 100%.

Formación

• Python en entorno de producción y lógica de negocio clara.
• Experiencia con frameworks multi-agente / LLM (Pydantic AI, LangChain, CrewAI).
• RAG entrenado en producción: retrieval, embeddings, chunking.
• Experiencia práctica con Azure (SQL, Cosmos DB, compute).
• Backend que se comunica con frontend .NET/React; trabajo autónomo.
• Inglés hablado y escrito sólido; interacción con clientes en USA.
• Superposición horaria con US Eastern para reuniones.

Responsabilidades

• Diseñar y mantener la orquestación multi-agente entre flujos LLM.
• Gestionar pipelines RAG y optimizar búsquedas para consultas de código.
• Integrar con Azure nativamente y exponer APIs limpias al frontend.
• Instrumentar observabilidad y depurar decisiones de agentes.
• Colaborar con equipos de frontend y stakeholders internacionales.

Conocimientos

Python producción

Orquestación multi-agente/LLM

RAG pipelines

Azure native stack

API integration

Inglés sólido

Colaboración con US Eastern

Herramientas

Pydantic AI

LangChain

CrewAI

Azure SQL

Cosmos DB

Descripción del empleo

En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.

La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.

Funciones del cargo

• Diseñar y mantener la orquestación multi-agente: Implementar flujos de decisión complejos entre agentes LLM usando frameworks como Pydantic AI, LangChain o CrewAI
• Gestionar pipelines RAG: Desarrollar estrategias de retrieval eficientes, configurar búsqueda vectorial y optimizar chunking para consultas sobre código
• Integrar con Azure: Trabajar nativamente con Azure SQL, Cosmos DB y compute services — sin abstracciones que disfracen la plataforma
• APIs limpias: Exponer funcionalidad de manera clara y sin fricción hacia el frontend
• Observabilidad y debugging: Instrumentar decisiones de agentes, rastrear fallos, iterar rápidamente basándote en telemetría real

Requerimientos del cargo

• Python en nivel producción. Posesión clara de la orquestación y lógica de negocio, no scripting
• Experiencia con frameworks multi-agente / LLM: Manos en Pydantic AI, LangChain, CrewAI, o similar (definiciones estructuradas de agentes, orquestación de workflows, tool-calling)
• RAG implementado en la práctica: Pipelines de retrieval, embeddings, búsqueda vectorial, estrategias de chunking (bonus si es code-aware)
• Fluidez en stack Azure-nativo: Azure SQL, Cosmos DB, compute en Azure — familiaridad real, no teórica
• Habilidades de integración API: El backend se comunica limpiamente con frontend .NET/React; capaz de trabajar autonomía en esa frontera
• Inglés hablado y escrito sólido: Exposición client-facing probable; stakeholders en USA
• Superposición horaria con US Eastern: Standups y touchpoints cliente requieren alignment

Opcionales

• Observabilidad AI: Pydantic Logfire u similar (trazabilidad de decisiones, monitoreo de éxito/fallo)
• Herramientas dev asistidas por IA: Cursor o similar (el cliente usa esto; velocidad esperada refleja eso)
• Background en consultoría / delivery: Entornos ambiguos y fail-fast; mejor ramp que tickets fully-spec'd
• Exposición multi-cloud: AWS (Bedrock, Lambda, análisis de documentos) — no necesario aquí, pero suma para flexibilidad en otros proyectos
• Dominio industrial: Experiencia en manufactura, construcción, o ERP-related — BlueScope tiene lógica real (componentes de acero custom, flujos de pre-detallado); acelera ramp
• Static analysis / parsing de codebase: Directo al núcleo de Chiron (extracción de workflows desde código fuente)

Condiciones

• Contrato a largo plazo.
• 100% Remoto.
• Vacaciones y PTOs
• Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
• 2 revisiones salariales al año.
• Clases de inglés.
• Equipamiento Apple.
• Plataforma de cursos en linea
• Budget para compra de libros.
• Budget para compra de materiales de trabajo
• mucho mas..