Funciones y responsabilidades
El puesto se centra en construir y mejorar agentes que ya fueron diseñados por el equipo senior.
Desarrollar agentes de IA en Python usando las APIs de modelos de lenguaje Claude, OpenAI, Gemini u otros.
Conectar los agentes con herramientas y sistemas de la empresa APIs internas, bases de datos, documentos y aplicaciones.
Implementar búsqueda sobre documentos de la empresa para que el agente responda con información propia técnica RAG.
Redactar y ajustar las instrucciones prompts que guían el comportamiento de los agentes.
Probar los agentes con casos reales y medir su calidad respuestas correctas, errores, tiempos y costos.
Corregir fallas y mejorar el desempeño de los agentes en producción.
Documentar el código, las configuraciones y los resultados de las pruebas.
Participar en revisiones de código y reuniones del equipo de desarrollo.
Mantenerse actualizado en herramientas y prácticas de IA agéntica, un campo que cambia cada pocos meses.
Requisitos técnicos obligatorios
El candidato debe demostrar conocimiento práctico en estos puntos, idealmente con proyectos que pueda mostrar.
Python Escribir código limpio, manejar librerías, entornos virtuales y llamadas a APIs
APIs de modelos de lenguaje LLMs Usar las APIs de Claude, OpenAI o Gemini manejar prompts, function calling tool use y salidas en JSON
Conceptos de agentes de IA Entender el ciclo razonar usar herramienta observar resultado, la memoria y el manejo de contexto
Frameworks de agentes al menos uno LangGraph, LangChain, CrewAI, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK o similares
RAG búsqueda sobre documentos Embeddings, bases de datos vectoriales pgvector, Pinecone,



Chroma y división de documentos en fragmentos
Git Ramas, commits, pull requests y trabajo en equipo con GitHub o GitLab
APIs REST Crear y consumir servicios web, idealmente con FastAPI o Flask
SQL y bases de datos Consultas básicas en PostgreSQL, MySQL o similar
Inglés técnico Leer documentación técnica en inglés
Requisitos deseables
No son excluyentes, pero suman puntos en la evaluación.
MCP Model Context Protocol estándar actual para conectar agentes con herramientas y fuentes de datos.
Sistemas multiagente varios agentes que se coordinan o se reparten una tarea.
Evaluación y observabilidad de agentes herramientas como LangSmith, Langfuse o similares para medir y monitorear calidad.
Docker empaquetar aplicaciones en contenedores.
Nube experiencia básica en AWS, Azure o Google Cloud, incluidos sus servicios de IA Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI.
TypeScript Node.js segundo lenguaje usado en el ecosistema de agentes.
Seguridad en IA nociones de prompt injection, control de permisos de herramientas y protección de datos sensibles.
Costos y rendimiento optimizar el consumo de tokens, la latencia y el costo por consulta.
Certificaciones en nube o IA por ejemplo AWS, Azure AI, Google Cloud, o cursos reconocidos en LLMs y agentes.
Formación y experiencia
En este campo los proyectos demostrables pesan más que los años,



porque la IA agéntica tiene muy poco tiempo en el mercado.
Formación académica
Egresado o bachiller en Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática o carreras afines.
También se aceptan perfiles de bootcamps o formación autodidacta si presentan proyectos sólidos.
Experiencia
0 a 2 años de experiencia como desarrollador backend, datos o similar. Prácticas profesionales cuentan.
Al menos 1 o 2 proyectos con LLMs o agentes de IA que pueda mostrar repositorio en GitHub, portafolio, proyecto de tesis o trabajo previo.
Valorable haber puesto en uso real alguna aplicación con IA, aunque sea un proyecto pequeño o interno.
Competencias blandas
Aprendizaje rápido y autónomo las herramientas de IA cambian cada pocos meses.
Pensamiento analítico descomponer un proceso del negocio en pasos que un agente pueda ejecutar.
Comunicación clara explicar a usuarios no técnicos qué hace el agente y cuáles son sus límites.
Trabajo en equipo y apertura a la retroalimentación trabajará bajo supervisión y con revisiones de código.
Criterio y responsabilidad detectar cuándo un agente se equivoca o inventa información, y reportarlo.
Curiosidad por experimentar probar enfoques distintos y documentar qué funcionó y qué no.
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