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Agentic AI Engineer, LangGraph, LLM Automation

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AWSDockerGoogle Cloud PlatformGraphQLJavaScriptNode.jsPythonRedisTypeScript

About the role

  • Diseñar e implementar flujos agentic multi paso (planificación, enrutamiento, tool use, validaciones, retries) para automatizar procesos operativos y conversacionales.
  • Integrar LLMs con APIs internas/externas, bases de datos y fuentes documentales (incluyendo patrones de RAG cuando aplique).
  • Construir herramientas y “capabilities” para agentes (por ejemplo: conectores a datos, validadores, utilidades operativas, recuperación de archivos, etc.) con control de acceso y buenas prácticas de seguridad.
  • Mejorar la calidad del sistema con evaluación y medición: datasets de prueba, métricas, análisis de fallos, y experimentación controlada.
  • Implementar observabilidad end to end: logs, trazas, dashboards, alertas (por ejemplo integraciones tipo Slack), detección de degradación y monitoreo de costos.
  • Optimizar latencia y gasto: control de tokens, caching cuando aplique, rutas por tipo de tarea, fallbacks, y estrategias multi modelo.
  • Colaborar con Backend e Infra para desplegar en nube con CI/CD y estándares de producción (versionado, rollback, ambientes, secretos).
  • Documentar arquitecturas, flujos, herramientas, decisiones técnicas y runbooks de operación.

Requirements

  • 3+ años en ingeniería de software, data/ML engineering o automatización, con experiencia práctica construyendo soluciones con LLMs, agentes o bots en entornos reales.
  • Experiencia llevando proyectos de punta a punta, desde diseño hasta producción y monitoreo.
  • Python sólido (indispensable). Node.js/TypeScript es un plus.
  • Experiencia con frameworks de agentes y orquestación, por ejemplo LangGraph, LangChain, LlamaIndex o equivalentes.
  • Integración con APIs (REST/GraphQL) y diseño de servicios o componentes backend.
  • Experiencia con RAG, embeddings y al menos un vector store (Pinecone, Qdrant, Redis, o equivalente).
  • Observabilidad para sistemas de IA: logging, métricas, tracing, dashboards, alertas, y pruebas de regresión.
  • Nube y despliegue: experiencia en GCP o AWS, contenedores (Docker) y prácticas de CI/CD.
  • Experiencia con automatización/workflows (n8n, Make, Zapier) es deseable, no excluyente.
Benefits
  • - 🚀 Integration with global brands and disruptive startups.
  • - 🏡 Remote / Home office work model.
  • - 📍 If hybrid or on-site presence is required, you will be informed in the first interview.
  • - ⏳ Work schedule aligned to the assigned team or project.
  • - 📅 Monday–Friday workweek.
  • - 🎉 Day off on your birthday.
  • - 🏥 Major Medical Expenses insurance (Mexico only).
  • - 🛡️ Life insurance (Mexico only).
  • - 🌎 Multicultural, international project teams.
  • - 🎓 Access to courses and certifications.
  • - 📢 IT-focused meetups with external expert guests.
  • - 📡 Virtual team-building events and interest groups.
  • - 📢 English classes.
  • - 🏆 Opportunities across multiple business units.
  • - 🏅 Proudly certified as a Great Place to Work.
Applicant Tracking System Keywords

Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.

Hard Skills & Tools
PythonNode.jsTypeScriptLLMsagentesbotsframeworks de agentesorquestaciónRAGembeddings
Soft Skills
colaboracióndocumentaciónevaluaciónmediciónoptimizaciónanálisis de fallosexperimentación controladacontrol de accesobuenas prácticas de seguridadgestión de proyectos