Resumen: Únase a un equipo que crea una plataforma centralizada de IA generativa (GenAI), desarrollando agentes de IA y funciones de pila completa, mejorando las prácticas de CI/CD y observabilidad, y aplicando un ciclo de vida seguro de desarrollo de software (SDLC) y un diseño centrado en la privacidad. Aspectos destacados: 1. Desarrollar y lanzar aplicaciones de extremo a extremo, agentes de IA y funciones de plataforma 2. Aplicar técnicas avanzadas de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para aumentar la fiabilidad y reducir la latencia 3. Liderar técnicamente influyendo en la arquitectura y mentorizando a los miembros del equipo Estamos creando una plataforma centralizada de IA generativa (GenAI) para respaldar la experimentación ágil de agentes de IA y su despliegue seguro para cientos de equipos de producto. Usted desarrollará agentes de IA y funciones de plataforma de pila completa, mejorará las prácticas de CI/CD y observabilidad, y aplicará un ciclo de vida seguro de desarrollo de software (SDLC) y un diseño centrado en la privacidad a lo largo del ciclo de entrega. ¡Postúlese ahora para ayudar a ampliar una plataforma que ya cuenta con decenas de agentes en producción! **Responsabilidades** * Desarrollar y lanzar aplicaciones de extremo a extremo, agentes de IA y funciones de plataforma que permitan el desarrollo rápido de agentes de IA generativa (GenAI), su validación y su lanzamiento a producción * Implementar herramientas para desarrolladores, optimizar los procesos de CI/CD y mejorar la observabilidad, incluidas herramientas de evaluación, pruebas canarias, capacidades de reversión y medición de métricas de coste y calidad * Aplicar prácticas seguras de ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) y prioridades de privacidad mediante la realización de evaluaciones de amenazas y la aplicación del principio de mínimo privilegio * Coordinarse con líderes de producto, profesionales de experiencia de usuario (UX) y especialistas en dominio para entregar resultados centrados en el usuario con resultados cuantificables * Aplicar técnicas avanzadas de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como la generación reforzada por recuperación (RAG), el enrutamiento inteligente, la integración de herramientas y la evaluación, para aumentar la fiabilidad, reducir la latencia en la toma de decisiones, mejorar la confianza y la seguridad, y disminuir los costes operativos * Liderar técnicamente influyendo en la arquitectura, mentorizando a los miembros del equipo y supervisando proyectos importantes **Requisitos** * Experiencia mínima de 3 años en puestos de ingeniería de software * Historial comprobado de entrega de productos de software de forma independiente o como parte de equipos pequeños y ágiles * Experiencia práctica en el desarrollo de agentes de IA desde su concepción hasta su despliegue, incluida la validación de seguridad, pruebas iterativas como experimentos A/B y optimización continua * Conocimiento de LangChain o LangGraph, MCP, bases de datos vectoriales y OpenSearch * Experiencia con flujos de trabajo fundamentales de aprendizaje automático, incluido el entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos * Conocimiento de normativas regulatorias como SOC2 y HIPAA * Excelentes habilidades para la resolución de problemas, alta responsabilidad y comunicación efectiva entre equipos * Expertise avanzado en desarrollo full-stack y experiencia con plataformas en la nube como AWS, Azure o GCP * Antecedentes en automatización de pipelines de CI/CD e Infraestructura como Código (IaC) * Conocimiento de las prácticas de Ingeniería de Confiabilidad del Sitio (SRE) * Experiencia con estrategias de aseguramiento de la calidad y pruebas * Comprensión del ciclo de vida seguro de desarrollo de software (SDLC) y del diseño centrado en la privacidad * Competencia en TypeScript * Habilidades avanzadas de comunicación en inglés (nivel B2+), tanto escrita como hablada **Deseable** * Conocimiento de la arquitectura de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), sus puntos comunes de fallo y enfoques como el ajuste fino (fine-tuning) y la adaptación de modelos * Experiencia en el desarrollo de soluciones de generación reforzada por recuperación (RAG)