Back-end AI Engineer Python / LLM Orchestration
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- Ubicación
- Remoto (países elegibles no informados)
- Modalidad
- Remoto
- Jornada
- Jornada completa
- Publicado
- 3 nov
La fuente no informa: contrato, experiencia, sueldo, cierre.
Resumen
- Diseñar y mantener la orquestación multi-agente: Implementar flujos de decisión complejos entre agentes LLM usando frameworks como Pydantic AI, LangChain o CrewAI
- Gestionar pipelines RAG: Desarrollar estrategias de retrieval eficientes, configurar búsqueda vectorial y optimizar chunking para consultas sobre código
- Integrar con Azure: Trabajar nativamente con Azure SQL, Cosmos DB y compute services — sin abstracciones que disfracen la plataforma
- APIs limpias: Exponer funcionalidad de manera clara y sin fricción hacia el frontend
- Observabilidad y debugging:
Requisitos y detalle del puesto
✓ Python en nivel producción. Posesión clara de la orquestación y lógica de negocio, no scripting
✓ Experiencia con frameworks multi-agente / LLM: Manos en Pydantic AI, LangChain, CrewAI, o similar (definiciones estructuradas de agentes, orquestación de workflows, tool-calling)
✓ RAG implementado en la práctica: Pipelines de retrieval, embeddings, búsqueda vectorial, estrategias de chunking (bonus si es code-aware)
✓ Fluidez en stack Azure-nativo: Azure SQL, Cosmos DB, compute en Azure — familiaridad real, no teórica
✓ Habilidades de integración API: El backend se comunica limpiamente con frontend .NET/React; capaz de trabajar autonomía en esa frontera
✓ Inglés hablado y escrito sólido: Exposición client-facing probable; stakeholders en USA
✓ Superposición horaria con US Eastern: Standups y touchpoints cliente requieren alignment
Dónde postular
- Get on Board ↗ · visto por primera vez el 31 oct
Última verificación en WIAK: 4 nov. Revisa siempre la vigencia en la fuente.