Forward Deploy Engineer

¿Qué desafíos te esperan?

Un perfil de Agentic AI Developer tiene conocimiento en el diseño e implementación de agentes de inteligencia artificial, con foco en soluciones productivas desplegadas en AWS. Combina capacidades técnicas avanzadas con una sólida habilidad para interactuar con equipos de negocio, traduciendo necesidades funcionales en arquitecturas agentic robustas y escalables.

Debe entender las distintas etapas de un proyecto de IA: desde la definición del caso de uso y el diseño de la arquitectura de agentes, hasta el despliegue, monitoreo y demostración de valor al cliente. El perfil ideal aportará experiencia en el sector de utilities (energía eléctrica y/o gas), lo que permitirá acelerar el entendimiento del dominio y la generación de impacto.

Summary:

• Diseñar e implementar agentes de IA end-to-end sobre infraestructura AWS (Bedrock, Lambda, Step Functions, etc.).


• Colaborar activamente con equipos de negocio para definir casos de uso y traducirlos en soluciones agentic funcionales.


• Garantizar la calidad, trazabilidad y observabilidad de los agentes en producción.

¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?

Perfil Profesional

• Profesional de carreras afines: Sistemas, Computación, Informática, Ciencias de Datos, o graduados con Maestrías en IA/ML.


• Persona con experiencia comprobable en el diseño e implementación de sistemas multiagente y pipelines LLM en entornos productivos.


• Perfil con capacidad de interlocución con stakeholders de negocio: sabe escuchar, priorizar y comunicar resultados técnicos en lenguaje accesible.


• Valoramos especialmente experiencia en el sector de utilities (electricidad y/o gas natural), aunque no es excluyente.

Tareas

• Relevar y comprender requerimientos de negocio junto con stakeholders del cliente, traduciendo desafíos operativos en soluciones basadas en agentes de IA.


• Diseñar arquitecturas agentic (single-agent y multi-agent) usando frameworks como LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI o equivalentes.


• Implementar agentes sobre AWS: Amazon Bedrock Agents, Lambda, Step Functions, SQS/SNS, DynamoDB, S3 y servicios asociados.


• Integrar los agentes con fuentes de datos internas del cliente (APIs, bases de datos, documentos) para habilitar flujos de trabajo autónomos.


• Diseñar e implementar mecanismos de evaluación, monitoreo y observabilidad de agentes en producción (trazas, métricas, alertas).


• Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y DevOps para asegurar integraciones robustas y despliegues continuos (CI/CD).


• Actuar como referente técnico del equipo, guiando a perfiles más junior y participando en revisiones de código y decisiones de arquitectura.


• Presentar avances, resultados y demos al cliente, asegurando el entendimiento del valor generado por los agentes implementados.

Lo que te hará exitoso — Requisitos:

Must Have (Excluyentes):

• Experiencia comprobable implementando agentes de IA en AWS (Bedrock Agents, Lambda, Step Functions, etc.). (Excluyente)


• Dominio de Python (Avanzado): uso de frameworks agentic (LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI o similares). (Excluyente)


• Experiencia con LLMs en producción: prompting avanzado, RAG, function calling, tool use, memory management. (Excluyente)


• Capacidad de trabajar directamente con equipos de negocio: comunicación efectiva, gestión de expectativas y presentación de resultados. (Excluyente)


• Inglés nivel Professional (lectura, escritura y conversación técnica). (Excluyente)

Nice To Have:

• Experiencia en el sector de utilities (electricidad y/o gas): conocimiento de procesos operativos, regulatorios o de customer service del sector.


• Conocimiento de AWS CDK / Terraform para infraestructura como código (IaC) en despliegues de agentes.


• Experiencia con bases de datos vectoriales (OpenSearch, Pinecone, pgvector) para implementación de RAG a escala.


• Manejo de SQL y herramientas de Data Engineering (Glue, Redshift, Athena) para alimentar agentes con datos estructurados.


• Conocimiento de prácticas MLOps/LLMOps: versionado de prompts, evaluación automatizada, A/B testing de agentes.


• Experiencia con modelos open-source (Llama, Mistral, etc.) y fine-tuning sobre modelos fundacionales.


• Certificaciones AWS relevantes (Solutions Architect, ML Specialty, AI Practitioner).

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Todas las decisiones referidas al proceso de selección de empleo se tomarán sin hacer distinción, exclusión o preferencia alguna basada en motivos de raza, color, género, orientación sexual, discapacidad, edad, religión, opinión política o sindical, nacionalidad u origen socioeconómico ni ninguna otra prevista en la legislación vigente, que tengan por efecto anular o alterar la igualdad de oportunidades o de trato entre los candidatos.

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