Senior Full-Stack Engineer
IA agéntica Experiencia construyendo agentes o funcionalidades con LLMs en producción: tool use, orquestación multi-paso, manejo de contexto y evaluación de resultados. Uso avanzado de agentes de código en el trabajo diario, incluyendo saber configurarles contexto, skills y reglas para un proyecto específico. Criterio para usar IA sin delegar la responsabilidad técnica: sabes cuándo confiar en el output, cuándo revisarlo y cómo probarlo. Conocimiento de los riesgos propios de los agentes (prompt injection, fuga de datos vía herramientas, acciones no autorizadas) y de cómo mitigarlos. Full stack Experiencia senior desarrollando aplicaciones full stack en producción, con responsabilidad de punta a punta sobre las funcionalidades que construyes. Dominio de TypeScript; experiencia con Angular (o disposición a trabajar con él) y Python/FastAPI, con criterio en manejo de estado y rendimiento. Experiencia desplegando y operando servicios en GCP (Cloud Run, Cloud SQL), con Docker y Terraform en el trabajo diario. Conocimiento práctico de SaaS B2B multi-tenant: separación de datos, autorización y trazabilidad. Diseño de sistemas resilientes y seguros: prevención de fallos, recuperación ante errores y capas de defensa frente a amenazas externas. El rol tiene dos caras, y las dos importan: I A agéntica en el producto. Nuestro producto clasifica datos personales, automatiza flujos de cumplimiento y asiste a los usuarios con agentes. Vas a diseñar esos agentes: qué herramientas exponen, cómo se orquestan, cómo se evalúan y qué límites tienen. Como tocan datos personales de varias organizaciones, un agente tiene que respetar permisos, aislamiento entre tenants y trazabilidad igual que cualquier otra parte del sistema. IA agéntica en el desarrollo. Trabajamos con agentes de código integrados al flujo diario. Vas a mantener el contexto que hace que esos agentes funcionen bien en nuestro proyecto: documentación en Markdown, skills, reglas por repositorio y servidores MCP. Y vas a ser responsable de lo que llega a producción, lo haya escrito un humano o un agente. En el día a día vas a: Construir funcionalidades completas con TypeScript, Node.js, React o Next.js, APIs y persistencia, desde la definición del problema hasta su operación en producción. Diseñar e integrar agentes en el producto: tool use, orquestación multi-paso, RAG, guardrails, evals y control de costos de inferencia. Definir cómo los agentes acceden a datos personales respetando permisos, aislamiento multi-tenant y auditoría. Mantener el contexto de los agentes de código del equipo (Markdown, skills, reglas, MCP). Desplegar y operar tus cambios en GCP, considerando disponibilidad, rendimiento y costos. Escribir pruebas, revisar código y aportar a la observabilidad de los servicios y de los agentes. Haber construido o expuesto servidores MCP, o integrado agentes con sistemas externos vía herramientas. Experiencia con frameworks de evaluación de LLMs y con observabilidad de agentes en producción. Haber trabajado en productos regulados o con requisitos de auditoría. Experiencia diseñando autorización para aplicaciones empresariales. Experiencia con microservicios y patrones como CQRS o arquitectura hexagonal. CI/CD y pipelines de despliegue automatizados. Python o FastAPI para trabajar en un ecosistema con servicios de distintas tecnologías.
Наблюдалась 2026-09-14, впервые 2026-09-13, источник — Get on Board (LATAM).