Software Engineer – Agentic AI

Buscamos un/a

Software Engineer

para incorporarse a la práctica de

AI & Data , participando en la construcción de la infraestructura de ingeniería necesaria para desarrollar y operar

sistemas de Agentic AI de nivel productivo .

La posición está orientada a perfiles con una sólida base en

Backend y Cloud , que además comprendan las particularidades de los sistemas de IA agéntica: orquestación de razonamientos y tareas multi-step, integración de LLMs con herramientas y memoria, evaluación del comportamiento de agentes y construcción de soluciones fiables, escalables y observables en producción.

La persona seleccionada trabajará estrechamente con equipos de investigación, trasladando avances en

evaluación de agentes y patrones agentic

a funcionalidades escalables de producto.

Se busca un perfil con

mentalidad de producto , criterio arquitectónico, rigor de ingeniería y curiosidad por la evolución de la IA agéntica, capaz de desenvolverse en entornos rápidos y en constante evolución.

Diseñar y desarrollar

sistemas de Agentic AI , incluyendo capas de orquestación, frameworks de evaluación e infraestructura para garantizar la fiabilidad y observabilidad de los agentes en producción.

Implementar y mantener workflows de orquestación utilizando

LangGraph, AWS AgentCore

y frameworks equivalentes, cubriendo razonamiento multi-step, uso de herramientas, memoria y patrones de planificación.

Desarrollar

APIs y servicios backend

para soportar workflows agentic complejos, incluyendo ejecución asíncrona, human-in-the-loop y la integración con plataformas externas.

Implementar métricas, evaluación del comportamiento, monitorización y observabilidad de sistemas agentic en producción.

Diseñar mecanismos de

tracing de decisiones de los agentes

y detección de failure modes.

Operar workloads de Agentic AI sobre

AWS , utilizando servicios como

EKS, Bedrock y AgentCore , garantizando escalabilidad, seguridad y eficiencia de costes.

Diseñar e implementar

servidores MCP (Model Context Protocol)

como capas de exposición de herramientas para agentes de IA.

Integrar y consumir servidores MCP existentes dentro de workflows agentic y pipelines de

orquestación multiagente .

Desarrollar componentes de acceso a datos que expongan

capas semánticas y estructuras de conocimiento

a agentes de IA, sistemas de retrieval basados en LLM e interfaces tipo asistente.

Colaborar con equipos de investigación y producto para convertir nuevos patrones y avances en soluciones escalables y mantenibles.

Grado o Máster

en Informática, Matemáticas, Física, Ingeniería o titulación relacionada.

Experiencia demostrable como

Software Engineer Backend o Cloud , con sistemas desplegados y operados en producción.

Sólidos conocimientos de ingeniería de software y capacidad para desarrollar código

limpio, testeable y mantenible .

Experiencia diseñando e implementando

APIs RESTful y servicios Backend , utilizando

FastAPI o frameworks equivalentes .

Experiencia con patrones

asíncronos

y optimización de rendimiento.

Sólidos conocimientos de

AWS y arquitecturas Cloud Native.

Dominio de fundamentos de ingeniería de software: Design Patterns, SOLID, Clean Code

Experiencia práctica integrando y consumiendo

servicios LLM , especialmente mediante

AWS Bedrock

o plataformas Cloud equivalentes.

Experiencia práctica con frameworks de

Agentic AI / Agent Orchestration.

Experiencia diseñando e implementando

MCP Servers

como capas de exposición de herramientas para agentes de IA.

Experiencia integrando y consumiendo servidores MCP existentes dentro de workflows agentic y arquitecturas multiagente.

Conocimiento de patrones avanzados de

evaluación de agentes.

Experiencia con

arquitecturas event-driven o sistemas de streaming

para integración de datos en tiempo real.

Capacidad para abordar los retos específicos de los sistemas agentic en producción.

Conocimientos de

observabilidad moderna.

Experiencia con prácticas modernas de ingeniería: CI/CD, Docker, Git, Terraform o herramientas equivalentes de IaC.

Stack tecnológico principal:

Observabilidad:

Logging, Distributed Tracing, Monitoring