Buscamos un/a Software Engineer para incorporarse a la práctica de AI & Data, participando en la construcción de la infraestructura de ingeniería necesaria para desarrollar y operar sistemas de Agentic AI de nivel productivo.
La posición está orientada a perfiles con una sólida base en Backend y Cloud, que además comprendan las particularidades de los sistemas de IA agéntica: orquestación de razonamientos y tareas multi-step, integración de LLMs con herramientas y memoria, evaluación del comportamiento de agentes y construcción de soluciones fiables, escalables y observables en producción.
La persona seleccionada trabajará estrechamente con equipos de investigación, trasladando avances en evaluación de agentes y patrones agentic a funcionalidades escalables de producto.
Se busca un perfil con mentalidad de producto, criterio arquitectónico, rigor de ingeniería y curiosidad por la evolución de la IA agéntica, capaz de desenvolverse en entornos rápidos y en constante evolución.
- Diseñar y desarrollar sistemas de Agentic AI, incluyendo capas de orquestación, frameworks de evaluación e infraestructura para garantizar la fiabilidad y observabilidad de los agentes en producción.
- Implementar y mantener workflows de orquestación utilizando LangGraph, AWS AgentCore y frameworks equivalentes, cubriendo razonamiento multi-step, uso de herramientas, memoria y patrones de planificación.
- Desarrollar APIs y servicios backend para soportar workflows agentic complejos, incluyendo ejecución asíncrona, human-in-the-loop y la integración con plataformas externas.
- Implementar métricas, evaluación del comportamiento, monitorización y observabilidad de sistemas agentic en producción.
- Diseñar mecanismos de tracing de decisiones de los agentes y detección de failure modes.
- Operar workloads de Agentic AI sobre AWS, utilizando servicios como EKS, Bedrock y AgentCore, garantizando escalabilidad, seguridad y eficiencia de costes.
- Diseñar e implementar servidores MCP (Model Context Protocol) como capas de exposición de herramientas para agentes de IA.
- Integrar y consumir servidores MCP existentes dentro de workflows agentic y pipelines de orquestación multiagente.
- Desarrollar componentes de acceso a datos que expongan capas semánticas y estructuras de conocimiento a agentes de IA, sistemas de retrieval basados en LLM e interfaces tipo asistente.
- Colaborar con equipos de investigación y producto para convertir nuevos patrones y avances en soluciones escalables y mantenibles.
- Grado o Máster en Informática, Matemáticas, Física, Ingeniería o titulación relacionada.
- Experiencia demostrable como Software Engineer Backend o Cloud, con sistemas desplegados y operados en producción.
- Sólidos conocimientos de ingeniería de software y capacidad para desarrollar código limpio, testeable y mantenible.
- Experiencia diseñando e implementando APIs RESTful y servicios Backend, utilizando FastAPI o frameworks equivalentes.
- Experiencia con patrones asíncronos y optimización de rendimiento.
- Sólidos conocimientos de AWS y arquitecturas Cloud Native.
- Dominio de fundamentos de ingeniería de software: Design Patterns, SOLID, Clean Code
- Experiencia práctica integrando y consumiendo servicios LLM, especialmente mediante AWS Bedrock o plataformas Cloud equivalentes.
- Experiencia práctica con frameworks de Agentic AI / Agent Orchestration.
- Experiencia diseñando e implementando MCP Servers como capas de exposición de herramientas para agentes de IA.
- Experiencia integrando y consumiendo servidores MCP existentes dentro de workflows agentic y arquitecturas multiagente.
- Conocimiento de patrones avanzados de evaluación de agentes.
- Experiencia con arquitecturas event-driven o sistemas de streaming para integración de datos en tiempo real.
- Capacidad para abordar los retos específicos de los sistemas agentic en producción.
- Conocimientos de observabilidad moderna.
- Experiencia con prácticas modernas de ingeniería: CI/CD, Docker, Git, Terraform o herramientas equivalentes de IaC.
Stack tecnológico principal:
Observabilidad: Logging, Distributed Tracing, Monitoring