En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.

La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de crecimiento profesional y aprendizaje continuo.

Funciones del cargo

- Diseñar y mantener la orquestación multi-agente: Implementar flujos de decisión complejos entre agentes LLM usando frameworks como Pydantic AI, LangChain o CrewAI
- Gestionar pipelines RAG: Desarrollar estrategias de retrieval eficientes, configurar búsqueda vectorial y optimizar chunking para consultas sobre código
- Integrar con Azure: Trabajar nativamente con Azure SQL, Cosmos DB y compute services — sin abstracciones que disfracen la plataforma
- APIs limpias: Exponer funcionalidad de manera clara y sin fricción hacia el frontend
- Observabilidad y debugging: Instrumentar decisiones de agentes, rastrear fallos, iterar rápidamente basándote en telemetría real

Requerimientos del cargo ✓ Python en nivel producción. Posesión clara de la orquestación y lógica de negocio, no scripting ✓ Experiencia con frameworks multi-agente / LLM : Manos en Pydantic AI, LangChain, CrewAI, o similar (definiciones estructuradas de agentes, orquestación de workflows, tool-calling)

✓ RAG implementado en la práctica : Pipelines de retrieval,



embeddings, búsqueda vectorial, estrategias de chunking (bonus si es code-aware)

✓ Fluidez en stack Azure-nativo : Azure SQL, Cosmos DB, compute en Azure — familiaridad real, no teórica

✓ Habilidades de integración API : El backend se comunica limpiamente con frontend .NET/React; capaz de trabajar autonomía en esa frontera

✓ Inglés hablado y escrito sólido : Exposición client-facing probable; stakeholders en USA

✓ Superposición horaria con US Eastern : Standups y touchpoints cliente requieren alignment

Opcionales

- Observabilidad AI: Pydantic Logfire u similar (trazabilidad de decisiones, monitoreo de éxito/fallo)
- Herramientas dev asistidas por IA: Cursor o similar (el cliente usa esto; velocidad esperada refleja eso)
- Background en consultoría / delivery: Entornos ambiguos y fail-fast; mejor ramp que tickets fully-spec'd
- Exposición multi-cloud: AWS (Bedrock, Lambda, análisis de documentos) — no necesario aquí, pero suma para flexibilidad en otros proyectos
- Dominio industrial: Experiencia en manufactura, construcción, o ERP-related — BlueScope tiene lógica real (componentes de acero custom, flujos de pre-detallado); acelera ramp
- Static analysis / parsing de codebase: Directo al núcleo de Chiron (extracción de workflows desde código fuente)

Condiciones

- Contrato a largo plazo.
- 100% Remoto.
- Vacaciones y PTOs
- Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
- 2 revisiones salariales al año.
- Clases de inglés.
- Equipamiento Apple.
- Plataforma de cursos en linea
- Budget para compra de libros.
- Budget para compra de materiales de trabajo
- mucho mas..

📌 Back-end AI Engineer Python / LLM Orchestration (Perú)
🏢 Improving South America
📍 Perú