Súmate al desafío de construir la plataforma de Inteligencia Artificial que transformará la forma de desarrollar software

Buscamos AI Platform Engineers que quieran diseñar y construir, desde adentro, las capacidades de Inteligencia Artificial que usarán los equipos de ingeniería de una organización líder del sector financiero. En esta posición desarrollarás productos de AI Platform que integran modelos, agentes y herramientas a lo largo del ciclo de desarrollo de software, de manera segura, escalable y reutilizable, impulsando la adopción de IA a escala corporativa.

Principales responsabilidades

• Diseñar, implementar y evolucionar productos y capacidades de AI Platform que habiliten nuevas formas de desarrollar software, asegurando su funcionamiento end-to-end.
• Resolver la complejidad técnica de modelos, agentes, orquestación, tools/MCPs y context engineering para construir experiencias agénticas.
• Integrar capacidades de IA y agentes a lo largo del ciclo de desarrollo de software (SDLC), conectándolas con repositorios, CI/CD y el Developer Portal.
• Habilitar el acceso seguro y gobernado de modelos y agentes a código, documentación, arquitectura y estándares de ingeniería.
• Incorporar mecanismos de seguridad, gobierno y guardrails, alineados a los lineamientos corporativos.
• Convertir capacidades de IA en building blocks, servicios y self-services reutilizables por múltiples equipos.
• Evaluar de forma continua nuevos modelos, frameworks y patrones de IA, y traducirlos en mejoras concretas de la plataforma.

• Más de 3 años de experiencia en desarrollo de software.
• Experiencia construyendo soluciones con IA Generativa o agentes, idealmente desplegadas en producción.
• Experiencia trabajando en equipos de ingeniería con prácticas ágiles y foco en calidad de software.
• Capacidad para diseñar soluciones reutilizables pensando en otros equipos como usuarios.

Conocimientos técnicos

• Python, diseño y testing de software, Git y CI/CD.
• IA Generativa: LLMs, embeddings, RAG, structured outputs, prompting y context engineering.
• Agentes y orquestación: tool/function calling, MCP, workflows, memoria, sistemas multi-agente y Human-in-the-Loop, con frameworks como LangGraph, LangChain, Semantic Kernel, CrewAI o similares.
• Contenedores, Kubernetes y plataformas cloud, idealmente Azure (Azure OpenAI / Azure AI Foundry).
• Deseable: AI Gateways, Platform Engineering, integración de GitHub Copilot o Claude Code, y evaluación y observabilidad de LLMs (Langfuse, LangSmith, tracing).
• Deseable: seguridad en IA, como guardrails, prompt injection, protección de datos y Responsible AI.