Back-end Engineer Senior – LLM & Agentic AI
# Back-end Engineer Senior – LLM & Agentic AI **WiTi** · Remote · `Remote` 🕒 **Статус:** *Опубликовано: сегодня* · *Источник: Get on Board (LATAM)* --- ### About the Role - Al menos 5 años de experiencia profesional en desarrollo backend. - Experiencia comprobable desarrollando agentes de IA o sistemas basados en LLM que hayan sido implementados en ambientes productivos. - Experiencia en diseño e implementación de APIs REST y arquitecturas de microservicios. - Experiencia en orquestación de agentes, tool/function calling, memoria y manejo de estados conversacionales. - Experiencia utilizando frameworks de orquestación de agentes. - Experiencia integrando proveedores de modelos de lenguaje (LLM). - Experiencia implementando soluciones RAG y utilizando bases de datos vectoriales o tecnologías equivalentes. - Experiencia evaluando sistemas de IA no deterministas mediante pruebas de prompts, LLM evals o mecanismos de regresión de calidad. - Experiencia trabajando con bases de datos y colas de mensajería en soluciones backend. - Capacidad para fundamentar decisiones de arquitectura y explicar implementaciones reales en entornos productivos. - Diseñar e implementar la arquitectura de orquestación del agente de IA, incluyendo estados, herramientas, memoria y manejo del contexto conversacional. - Integrar el agente con APIs y servicios backend, respetando los contratos de integración y mecanismos de autenticación. - Desarrollar capacidades que permitan al agente consultar información y ejecutar acciones dentro del flujo de compra. - Implementar controles sobre las respuestas y acciones del agente, incluyendo validaciones, límites de alcance, manejo de errores y mecanismos determinísticos cuando corresponda. - Diseñar mecanismos de evaluación y observabilidad para monitorear calidad de respuestas, trazabilidad, latencia y costos. - Optimizar prompts, herramientas y estrategias de recuperación de información mediante RAG. - Evaluar proveedores de LLM considerando calidad, costo, rendimiento y latencia. - Construir una solución mantenible, reutilizable y preparada para futuras integraciones con otras plataformas. - Experiencia específica con NestJS. - Mayor profundidad en servicios y arquitectura de AWS. - Implementación de respuestas en tiempo real mediante SSE o WebSockets. - Conocimiento práctico del ecosistema Claude y Anthropic.
Наблюдалась 2026-09-28, впервые 2026-09-28, источник — Get on Board (LATAM).