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AI Engineer

InterfellУдалённо · Remote

  • TypeScript: experiencia sólida desarrollando software listo para producción.
  • Agentes de IA y sistemas multiagente: experiencia práctica construyendo y orquestando sistemas basados en LLM en producción, incluyendo roles, coordinación, transferencia entre agentes, uso de herramientas, memoria y gestión de contexto.
  • Frameworks y proveedores de IA: experiencia con Vercel AI SDK e integración de distintos proveedores de LLM, con criterio para seleccionar las herramientas y modelos adecuados.
  • Arquitectura e integración de sistemas: experiencia integrando APIs, bases de datos y código existente, incluyendo implementación de RAG.
  • Streaming y baja latencia: experiencia desarrollando aplicaciones de IA en tiempo real o con respuestas en streaming.
  • Evaluación y calidad de IA: experiencia creando datasets de prueba, sistemas de scoring y pruebas de regresión para evaluar la calidad y confiabilidad de los agentes.
  • Observabilidad y depuración: experiencia con tracing, logs estructurados y monitoreo de coste, latencia y calidad de las respuestas.
  • Seguridad en sistemas de IA: conocimiento de riesgos y medidas de protección para aplicaciones basadas en agentes autónomos.
  • Diseñar y desarrollar sistemas de orquestación multiagente, definiendo roles, herramientas, memoria y lógica de transferencia entre agentes.
  • Contribuir al desarrollo de agentes de voz y llamadas, optimizando el streaming, la latencia y la fluidez de las conversaciones en tiempo real.
  • Gestionar el ciclo de vida completo de las funcionalidades de IA: diseño de prompts y arquitectura, integración con APIs y fuentes de datos, pruebas, despliegue y monitorización.
  • Desarrollar y mantener pipelines de evaluación de IA, incluyendo datasets, sistemas de puntuación automatizada y evaluaciones mediante LLM-as-a-judge.
  • Implementar mecanismos de observabilidad mediante logs estructurados, trazabilidad de decisiones y llamadas a herramientas, y métricas de coste, latencia y precisión.
  • Depurar y resolver problemas de comportamiento de agentes en producción a través de canales conversacionales.
  • Mejorar la fiabilidad y seguridad de los agentes, incorporando controles para sistemas autónomos que ejecutan acciones y toman decisiones.
  • Colaborar con los equipos de producto e ingeniería para integrar los agentes en los flujos de trabajo existentes sin afectar la aplicación principal.
  • Experiencia con agentes de voz y llamadas, pipelines de STT/TTS en tiempo real e integración con telefonía.
  • Experiencia con agentes analíticos que trabajan con dashboards y datos empresariales estructurados.
  • Experiencia en herramientas de soporte al cliente, CRM u operaciones SaaS.

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