Ingeniero/a de IA Agentiva

Creamos agentes de IA que funcionan realmente en entornos empresariales — no prototipos, no demostraciones. Necesitamos ingenieros/as que puedan encargarse de toda la pila de agentes: un frontend de producción, un backend robusto, una API y capa de identidad debidamente aseguradas, una arquitectura de memoria que escale e integraciones de LLM que sean agnósticas al modelo y estén diseñadas para durar.

Serás asignado/a a proyectos de clientes como arquitecto/a técnico/a principal y desarrollador/a de sistemas agentivos que se ejecutan en AWS, OCI y Azure. Trabajarás directamente con los stakeholders del cliente, traducirás requisitos complejos en sistemas funcionales y dejarás una infraestructura que los clientes puedan operar y extender. También ayudarás a Trilagen a productizar nuestro enfoque de entrega a medida que escalamos la práctica.

Desarrollo de agentes Full-stack

Diseñas y construyes toda la aplicación, no solo la capa de IA. Esto significa un frontend con React o Next.js con streaming, experiencia de usuario de agente en tiempo real; un backend con Python o Node.js que orquesta la lógica del agente, gestiona el estado y expone limpias APIs; y servicios contenerizados y desplegados en la nube que los equipos de operaciones puedan ejecutar realmente. Eres responsable del repositorio, la canalización de CI/CD, el despliegue y el manual de operaciones.

Despliegue multi-nube

Sistemas de agentes en producción en las tres nubes principales: AWS (Lambda, ECS/Fargate, Bedrock, API Gateway), Oracle OCI (OKE, Functions, AI Services) y Azure (AKS, Azure OpenAI Service, Azure Functions). Entiendes las compensaciones entre plataformas y puedes asesorar a los clientes sobre dónde ejecutar qué y por qué.

Integración de LLM y estrategia de modelos

Tienes experiencia profunda y práctica con los principales proveedores de LLM y sus APIs — Anthropic Claude (Mensajes API, uso de herramientas, streaming, gestión de contexto), OpenAI (GPT-4o, Asistentes API, llamada a funciones) y Google Gemini (Gemini Pro/Flash, Vertex AI). Diseñas capas de integración agnósticas al modelo para que los clientes no queden bloqueados, y sabes cómo seleccionar, intercambiar y comparar modelos para tareas específicas de agentes.

Arquitectura agentiva

Entiendes cómo diseñar sistemas que realicen trabajo real en varios pasos: patrones de uso de herramientas y llamadas a funciones, bucles ReAct y planificar-y-ejecutar, orquestación y traspasos de agente a agente, puntos de control con intervención humana, estrategias de reintento y recuperación de fallos, y optimización de costes/latencia en flujos de trabajo de agentes de larga duración. Frameworks como LangGraph, CrewAI, AutoGen y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) son herramientas en tu caja de herramientas, no el límite de tu conocimiento.

Capa de memoria y contexto

Has diseñado e implementado arquitecturas de memoria para agentes de producción: contexto conversacional a corto plazo, memoria persistente a largo plazo, canalizaciones RAG con bases de datos vectoriales (Pinecone, pgvector, OpenSearch, Weaviate), búsqueda semántica y estrategias de recuperación híbrida. Sabes cuándo usar cada una y cómo mantener su rendimiento a escala.

Capa de seguridad e identidad

Esto es innegociable para nuestra base de clientes. Construyes el sobre de seguridad alrededor de cada sistema de agente que lanzas: flujos de autenticación OAuth 2.0 / OIDC, gestión del ciclo de vida de claves de API, control de acceso basado en roles aplicado dentro de los flujos de trabajo del agente, gestión de secretos (AWS Secrets Manager, Azure Key Vault, OCI Vault), registro de auditoría para acciones del agente, defensa contra inyección de prompts y controles de residencia de datos. La familiaridad con Okta o SailPoint ISC es una ventaja directa en nuestros proyectos.

Si solo has desarrollado agentes que se ejecutan en tu portátil, este no es tu puesto. Si has lanzado sistemas agentivos en entornos de nube de producción y sabes exactamente qué falla y por qué, queremos hablar contigo.

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