Diseñar la arquitectura técnica de sistemas de agentes de IA (componentes, flujos, dependencias).
Definir protocolos de interacción entre agentes (mensajería, turn-taking, roles).
Implementar agentes con tool calling, planificación de tareas y ejecución segura.
Diseñar y mantener estrategias de memoria, contexto y recuperación de conocimiento (RAG, embeddings).
Colaborar con AI Platform en: Versionado de prompts, Evaluaciones automáticas, Monitoreo de calidad y costos.
Definir criterios de escalamiento a humano y mecanismos de fallback.
Analizar fallos en producción (hallucinations, loops, degradación de performance).
Iterar agentes basándose en métricas reales de negocio y operación.

Experiencia comprobable diseñando y desplegando aplicaciones basadas en LLMs en producción.
Dominio de arquitecturas de agentes: Planner / executor, Tool-using agents, Multi-agent orchestration, Self-reflection / critic loops
Experiencia implementando state management y memory (short-term, long-term, episodic).
Integración de agentes con APIs, bases de datos, sistemas internos y event-driven workflows.
Conocimiento práctico de prompt engineering avanzado (system prompts, role separation, constraints).
Experiencia diseñando y operando human-in-the-loop workflows.
Buen entendimiento de trade-offs entre: Latencia VS Calidad, Costo VS Profundidad de razonamiento, Autonomía VS Control.
Sólidos fundamentos de ingeniería de software (testing, versionado, observabilidad).

AI Engineer

Key skills