DESARROLLADOR BACKEND GEN IA – OFICINA NACIONAL NUEVO
Objetivo del cargo
Diseñar e implementar sistemas multi-agentes que potencien productos bancarios y operaciones internas, asegurando que sean seguros, confiables y escalables.
Principales Funciones
– Desarrollar e integrar agentes de IA y workflows multi-agentes para flujos internos y servicios al cliente.
– Diseñar e implementar pipelines de RAG híbrido que combinen búsqueda semántica y búsqueda léxica sobre bases de datos vectoriales.
– Construir APIs REST para exponer servicios de IA.
– Integrar LLMs de terceros y modelos open source evaluando costos, latencia, privacidad y riesgo.
– Diseñar y mantener evals, métricas y observabilidad para garantizar la trazabilidad y calidad de los sistemas en producción.
– Implementar mecanismos de seguridad en sistemas de IA: guardrails, detección y mitigación de prompt injection, protección de PII y controles de output.
– Colaborar con producto para traducir necesidades de negocio en soluciones basadas en IA generativa.
Perfil profesional y experiencia
– Licenciatura en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencias de la Computación o áreas afines.
– 3 años de experiencia como backend o fullstack developer.
– Experiencia en diseño e implementación de APIs RESTful, SOAP.
– Conocimiento sólido de Git y flujos colaborativos (pull requests, code reviews).
– Familiaridad con arquitecturas de microservicios, patrones de diseño, DDD y principios SOLID.
– Experiencia con bases de datos SQL, NoSQL y vectoriales (Qdrant, Pinecone u otros).
– Experiencia desarrollando sistemas multi-agentes y pipelines RAG híbrido (búsqueda semántica + léxica), ya sea en proyectos profesionales, personales o POCs.
– Manejo de frameworks de orquestación de agentes: LangChain, LangGraph, Microsoft Agent Framework u otros.
Se valorará contar con experiencia en:
– Conocimiento del ecosistema AWS Bedrock o Azure AI Foundry.
– Familiaridad con protocolos como MCP y A2A.
– Experiencia con herramientas de observabilidad para LLMs como LangSmith, Langfuse, Phoenix u otros.
– Conocimiento de técnicas de fine-tuning o prompt engineering.
– Experiencia con bases de datos vectoriales en producción (indexación, chunking strategies, reranking).
Competencias requeridas
Orientación al logro con calidad
Foco en el Cliente
Trabajo en equipo
Gestión del cambio
