AI Engineer

Sobre el puesto

## Responsibilities • Poner agentes en producción para atender a los miembros a través de WhatsApp y futuros canales • Orquestar agentes y realizar tool calling contra los sistemas de la empresa • Construir el contexto del miembro a partir de múltiples fuentes • Definir y ejecutar evals sobre casos reales y criterios de aceptación antes de lanzar • Crear una plataforma de observabilidad de LLMs con trazas, costo, latencia y calidad • Desarrollar evals como infraestructura, acceso a modelos agnóstico de proveedor y versionado de prompts • Implementar guardrails, protección de PII, verificación de identidad y human-in-the-loop en un entorno regulado • Llevar proyectos de punta a punta desde la definición del problema hasta producción • Documentar decisiones mediante ADRs, participar en revisiones y pairing, y establecer patrones reutilizables • Colaborar con producto, data, operaciones y otros ingenieros • Decidir qué construir, comprar o ensamblar para el desarrollo con LLMs ## Requirements • ~5+ años de experiencia • Haber llevado LLMs en producción, con al menos un sistema frente a usuarios reales que operaste después del lanzamiento • Experiencia seria con tool calling: diseñar tools y manejar llamadas incorrectas o argumentos equivocados • Experiencia seria con evals: datasets de casos reales, LLM-as-judge calibrado contra humanos y regresiones antes de cada cambio de prompt o modelo • Experiencia con datos sensibles en producción: PII, retención y acuerdos de procesamiento con proveedores • Español nativo o fluido • Inglés profesional • Context engineering: compactación, memoria y context provisioning vía tools • Retrieval agéntico y servidores MCP • Seguridad de agentes: prompt injection directa e indirecta, permisos mínimos por tool y red-teaming • Multi-agente, subagentes y ejecución durable • Prompt caching, routing entre modelos y structured outputs • Evals online: shadow mode, A/B entre prompts o modelos y feedback humano que vuelve al dataset • Experiencia con WhatsApp, voz, salud o seguros es un plus ## Benefits • Feedback en cada etapa del proceso de selección • Self-merge por defecto • CI, tipos y pruebas como bloqueo • Revisión de arquitectura enfocada en ADRs • Proceso de selección que busca cerrarse en pocas semanas

Publicada el 6 nov 2026