Colaboración B2B por proyectos | Perú En CustomerTarget Consulting, con operaciones en España y Latinoamérica, estamos ampliando nuestro equipo para proyectos de Agentic AI aplicada a procesos reales de negocio.

Buscamos un/a Agentic AI Engineer, ubicado/a en Lima, Perú, con experiencia práctica construyendo aplicaciones basadas en LLMs y agentes y capacidad para evolucionarlas desde un prototipo hasta un MVP desplegable en infraestructura empresarial.

No buscamos a alguien que únicamente haya construido chatbots, automatizaciones sencillas o demos con LLMs.

Nos interesa especialmente quien haya tenido que resolver problemas como:

¿Qué debe decidir el LLM y qué debe resolverse mediante lógica determinista? ¿Qué contexto necesita el agente para cada decisión? ¿Cómo conectamos el agente de forma controlada con datos estructurados, APIs y herramientas? ¿Cómo evitamos alucinaciones y decisiones no sustentadas por evidencia? ¿Cómo implementamos guardrails, permisos, trazabilidad y human-in-the-loop? ¿Cómo evaluamos sistemáticamente si las respuestas y recomendaciones del agente son correctas?

¿En qué trabajarás?Participarás junto con CustomerTarget en el diseño y construcción de soluciones de Agentic AI aplicadas a casos reales de negocio.

Entre otras responsabilidades

- Diseñar e implementar workflows agénticos en Python.
- Construir agentes utilizando tool/function calling.
- Diseñar estados, flujos y mecanismos de orquestación con LangGraph o frameworks equivalentes.
- Integrar agentes con bases de datos, APIs y servicios empresariales.
- Trabajar con datos estructurados y no estructurados.
- Implementar mecanismos de Context Engineering para proporcionar al modelo únicamente la información necesaria para cada decisión.
- Separar adecuadamente razonamiento generativo, cálculos deterministas, reglas de negocio y políticas.
- Implementar guardrails, validaciones, permisos y human-in-the-loop.
- Diseñar mecanismos de fallback cuando la evidencia disponible sea insuficiente.




- Implementar RAG/Knowledge Retrieval cuando el caso de uso realmente lo requiera.
- Crear tests y evaluaciones de calidad, groundedness, comportamiento y seguridad.
- Implementar observabilidad y trazabilidad de ejecuciones.
- Containerizar y desplegar componentes de la solución.
- Colaborar con equipos de Data, Analytics, Arquitectura, Seguridad y Negocio del cliente.

Stack que nos interesaNo esperamos dominio absoluto de todas las tecnologías, pero sí experiencia hands-on en varias de ellas: Python · FastAPI · SQL/PostgreSQL · LLM APIs · Tool/Function Calling · LangGraph/LangChain · Pydantic · Git · Docker · APIs REST.

Será especialmente valorada experiencia real con:

AWS · Amazon Bedrock · Lambda · S3 · IAM · CloudWatch · SQS/DynamoDB u otros servicios AWS.

También valoraremos experiencia con

RAG · Vector Databases · MCP · LLMOps · evaluation frameworks · Langfuse u otras herramientas de observabilidad.

MCP, RAG o arquitecturas multiagente no son requisitos por sí mismos. Nos importa que sepas cuándo utilizarlos y cuándo no.

Lo que más valoraremosMás que títulos, certificaciones o años nominales de experiencia, queremos entender qué has construido tú realmente.

En el proceso te pediremos explicar uno o dos proyectos siguiendo esta secuencia:

problema → arquitectura → datos/contexto → tools → decisiones → guardrails → despliegue → evaluación → resultado.

Querremos distinguir claramente

qué existía antes → qué diseñaste tú → qué programaste tú → qué hicieron otros miembros del equipo → qué llegó realmente a producción.





Valoraremos especialmente experiencia en:

- sistemas Agentic/LLM desplegados en producción;
- AWS/Bedrock;
- servicios financieros u otros entornos regulados;
- aplicaciones que trabajen con información sensible;
- integración con sistemas y datos empresariales;
- arquitecturas con decisiones deterministas y generativas;
- observabilidad, evaluación y seguridad de aplicaciones LLM.

No es imprescindibleNo exigimos que tengas una determinada titulación universitaria terminada si puedes demostrar experiencia y capacidad técnica. Tampoco necesitamos que seas experto simultáneamente en Data Engineering, Frontend, DevOps, Machine Learning y Arquitectura Cloud.

Buscamos principalmente capacidad de construcción end-to-end de aplicaciones Agentic AI, complementándote con otros especialistas cuando el proyecto lo requiera.

Modalidad? Preferencia: Perú

? Trabajo principalmente remoto, con posibilidad de reuniones o sesiones puntuales en Lima.

? Colaboración B2B por proyectos.

⏱️ Buscamos personas que puedan comenzar con dedicación parcial y, durante determinadas fases de construcción, disponer aproximadamente de 20–30 horas semanales durante periodos de 4–6 semanas.

Es importante disponer de cierta flexibilidad para participar en reuniones previamente coordinadas en horario laboral de Perú.

? Posibilidad de participar posteriormente en otros proyectos de Agentic AI de CustomerTarget en España y Latinoamérica.

Para postularEnvíanos

- CV o perfil LinkedIn.
- GitHub/portfolio, si dispones de él.
- Uno o dos ejemplos de soluciones Agentic/GenAI que hayas construido personalmente.
- Qué problema resolvían.
- Qué componentes implementaste tú.
- Stack utilizado.
- Si llegaron a producción.
- Tu disponibilidad semanal presente.
- Tu tarifa B2B aproximada por hora o jornada.

Enviar a: Cecilia Morales. [email protected] Asunto: Agentic AI Engineer – Perú

📌 Agentic AI Engineer | Python · LangGraph · AWS Bedrock (Lima)
🏢 Customer Target Consulting
📍 Lima