Experiencia depslegando y programando soluciones basadas en agentes inteligentes y LLMs, integrando herramientas como LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI o frameworks equivalentes.
Implementar agentes que interactúan con usuarios, APIs, sistemas ERP o plataformas externas (e.g. WhatsApp, sistemas contables, CRMs).
Implementar arquitecturas MCP (Model Context Protocol) y A2A (Agent-to-Agent) para permitir coordinación multi-agente y flujos autónomos dentro de entornos empresariales.
Trabajar en ambientes productivos y con interacción directa con equipos de infraestructura, DevOps y MLOps.
Colaborar estrechamente con equipos de producto, UX, datos y backend para tener un delivery exitoso de las funcionalidades planeadas.
Implementar con buenas prácticas de desarrollo, validación y monitoreo de agentes, incluyendo tests de integración, control de versiones de prompts y trazabilidad de decisiones.
Mantenerse actualizado en frameworks de código abierto y papers relevantes en el campo de agent frameworks, memory architectures y multi-agent systems.

4-6 años de experiencia en proyectos de inteligencia artificial, con al menos 2+ años en implementación de agentes autónomos o copilts.
Experiencia comprobada utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel o similares.
Conocimiento práctico de protocolos MCP y A2A, uso de herramientas, gestión de memoria y estado de conversación.
Sólido dominio de Python y experiencia con FastAPI, asyncio, Pydantic y arquitecturas asincrónicas.
Experiencia trabajando con vector stores (Chroma, Weaviate, Pinecone) y arquitecturas RAG.
Conocimiento en NLP, embeddings, agentes de recuperación, y funciones de razonamiento y planeación.
Conocimientos de MLOps: CI/CD, Docker, Kubernetes, monitoreo de agentes, y retraining automatizado.
Inglés técnico fluido para revisar documentación, papers y colaborar con equipos globales.

Plus / Deseables (Nice to Have)

Experiencia en proyectos multicloud (Azure, AWS, GCP).
Familiaridad con arquitecturas orientadas a eventos y microservicios, así como APIs RESTful y gRPC.
Experiencia trabajando con datos empresariales en dominios como contabilidad, finanzas nómina, facturación o ERP.
Experiencia trabajando en equipos de desarrollo y producto asi como en equipos de alto rendimiento/startups
Conocimiento práctico de otros lenguajes como Golang, Java o C# (.NET), especialmente en la construcción de componentes de alto rendimiento.
Participación activa en comunidades de código abierto de agentes o contribuciones a frameworks emergentes.

AI Engineer – Mid/Senior

Key skills