Ingeniería de agentes de IA

Axon Impact; Monterrey, Región Centro; On-site; MXN 2,246,000 - 3,369,000; Full time

Job summary

Axon Impact busca talento para desarrollar agentes de IA y sus integraciones para resolver tareas de negocio en sectores como finanzas y retail. Se trabajará con equipos de producto, plataforma e implementación para llevar soluciones de IA a producción confiable y escalable.

Se requieren experiencia en APIs de modelos de lenguaje, RAG, pruebas automáticas y diseño de flujos asíncronos, con énfasis en seguridad de datos y trazabilidad.

Qualifications

• Dominio práctico de Python o Go o TypeScript para integrar y evaluar LLMs.
• Integrar modelos mediante APIs, streaming y herramientas.
• Diseñar módulos, pruebas automatizadas y servicios mantenibles.
• Construir ingesta, indexación y recuperación con RAG.
• Instrumentar logs, métricas y trazas para depurar fallos.

Responsibilities

• Traducir necesidades de producto y operación en tareas, ejemplos representativos y criterios verificables de aceptación.
• Implementar agentes, herramientas e integraciones por API con validación de entradas y salidas, permisos y manejo de errores.
• Diseñar instrucciones, contexto y recuperación de información cuando el caso lo requiera; comparar alternativas de modelos y arquitectura.
• Construir evaluaciones automáticas y revisiones con expertos; convertir fallos observados en pruebas de regresión y medir calidad por tarea.
• Incorporar supervisión humana, límites de ejecución y registros de actividad, protegiendo información confidencial y evitando acciones no autorizadas.
• Acompañar despliegue y operación con Plataforma e Implementación; depurar incidentes, documentar componentes y mejorar latencia, costo y mantenibilidad.

Skills

Python

Go

TypeScript

LLM APIs

Git

Testing

Error handling

RAG design

CI/CD

Latencia y costo

Tools

Docker

Kubernetes

Vector databases

Git

Job description

Contexto de la posición

En Axon Impact buscamos talento para una empresa internacional de tecnología que implementa soluciones de inteligencia artificial en servicios financieros, banca, retail, logística, videojuegos y otros sectores.

La posición desarrolla los agentes y sus integraciones para resolver tareas concretas del negocio. Colabora con producto, plataforma y los equipos de implementación para llevar soluciones de IA a una operación confiable.

Objetivo del puesto

Diseñar, construir e integrar agentes de IA capaces de completar tareas de negocio con calidad medible. Llevar soluciones basadas en modelos de lenguaje a producción, con evaluaciones, controles y manejo explícito de errores.

Responsabilidades principales

• Traducir necesidades de producto y operación en tareas, ejemplos representativos y criterios verificables de aceptación.

• Implementar agentes, herramientas e integraciones por API con validación de entradas y salidas, permisos y manejo de errores.

• Diseñar instrucciones, contexto y recuperación de información cuando el caso lo requiera; comparar alternativas de modelos y arquitectura.

• Construir evaluaciones automáticas y revisiones con expertos; convertir fallos observados en pruebas de regresión y medir calidad por tarea.

• Incorporar supervisión humana, límites de ejecución y registros de actividad, protegiendo información confidencial y evitando acciones no autorizadas.

• Acompañar despliegue y operación con Plataforma e Implementación; depurar incidentes, documentar componentes y mejorar latencia, costo y mantenibilidad.

Requisitos técnicos

• Programación y desarrollo de servicios. Dominio práctico de Python o experiencia equivalente en Go o TypeScript para integrar y evaluar LLMs. Diseñar módulos, pruebas automatizadas y servicios mantenibles; usar Git, revisión de código y manejo explícito de errores.

• APIs de LLMs y uso de herramientas. Integrar modelos mediante APIs, streaming y llamadas a herramientas. Definir contratos JSON, validar entradas y salidas, controlar autenticación, límites de uso, tiempos de espera y reintentos; separar instrucciones, datos externos y permisos de ejecución.

• Implementación de RAG. Construir ingesta, indexación y recuperación léxica, semántica o híbrida, usando segmentación y embeddings cuando correspondan. Aplicar filtros de acceso y metadatos, evaluar relevancia y sustento de respuestas, y comprobar actualización o eliminación de información.

• Evaluaciones cuantitativas. Crear conjuntos de tareas y casos adversos o de regresión. Medir terminación correcta, selección y ejecución de herramientas, precisión, errores con impacto, latencia y costo. Combinar evaluaciones automáticas con revisión experta y versionar resultados para comparar cambios.

• Diseño de agentes y flujos. Implementar instrucciones, estado y contexto, terminación, derivación a personas y manejo de fallos. Comprender flujos asíncronos, persistencia e idempotencia cuando una tarea deba reanudarse; integrar la solución con la infraestructura de ejecución.

• Operación y mejora del comportamiento. Instrumentar logs, métricas y trazas; depurar fallos de modelos e integraciones y convertirlos en pruebas. Comparar cambios de instrucciones, modelos y recuperación. Evaluar fine-tuning cuando exista evidencia y datos adecuados para mejorar el desempeño.

Herramientas y conocimientos tecnológicos

• Modelos y recuperación. Experiencia con APIs de modelos de lenguaje, como las de OpenAI, Anthropic u otros proveedores equivalentes; uso de SDKs, herramientas compatibles con MCP y soluciones de recuperación de información.

• Entrega y despliegue. Manejo de Git, pruebas automatizadas y CI/CD. Se valorará experiencia con Docker, plataformas de nube, Kubernetes, frameworks de agentes y bases vectoriales.

Experiencia deseable

Experiencia en evaluación, diseño de prompts o fine-tuning. Se valorarán MCP, sistemas distribuidos, workflows de ejecución durable y coordinación multiagente. Experiencia en cloud, contenedores y despliegue de servicios de IA en producción.

Capacidad para explicar código, pruebas, errores observados y decisiones de implementación en proyectos de agentes y sus integraciones.

Idioma requerido. Inglés conversacional para comunicarse y colaborar con equipos en Estados Unidos (USA).

Competencias clave

• Trabajo en equipo, revisión de código y apertura a retroalimentación.

• Pensamiento analítico y comunicación clara con perfiles no técnicos.

• Responsabilidad sobre calidad, aprendizaje continuo y resolución de incidentes.

Condiciones de la posición

Ubicación. CDMX, Monterrey y Guadalajara.

Compensación. Altamente competitiva en USD.

Apertura a consultores. Estamos abiertos a recibir perfiles de consultores en transformación empresarial con experiencia en el uso de IA y competencias acordes con la posición.