Back-end AI Engineer Python / LLM Orchestration

Improving; United States; Remote; USD 140,000 - 210,000; Full time

Benefits offered by this job

Contrato a largo plazo

Remoto 100%

Bonos anuales

Job summary

Ulvior busca un experto en orquestación multi-agente para diseñar y mantener flujos de decisión entre LLMs, utilizando frameworks como Pydantic AI, LangChain o CrewAI. Se valorará experiencia en pipelines RAG, chunking y búsqueda vectorial.

El rol requiere habilidad para trabajar en un entorno Azure nativo y colaborar con equipos de frontend .NET/React, con foco en observabilidad y debugging de decisiones impulsadas por IA.

Qualifications

• Experiencia en Python a nivel producción con dominio de lógica de negocio.
• Conocimiento práctico de frameworks multi-agente y orquestación de flujos con definiciones estructuradas.
• Experiencia real con RAG, pipelines de retrieval y chunking de datos.

Responsibilities

• Diseñar y mantener orquestación multi-agente y flujos de decisión entre LLMs.
• Gestionar pipelines RAG: retrieval, embeddings y búsqueda vectorial.
• Integrar APIs con frontend .NET/React y mantener observabilidad/depuración de decisiones.

Skills

Python producción

orquestación

frameworks multi-agente

Pydantic AI

LangChain

Tools

Azure SQL

Cosmos DB

Azure compute

Job description

• 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

• 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
• 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)

• 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..