Desarrollador Fullstack IA SR

Somos motivadores digitales. Nos apasiona impulsar el crecimiento de las organizaciones a través de soluciones innovadoras, inteligentes y personalizadas en tecnologías informáticas y telecomunicaciones. Lideramos la revolución tecnológica porque sumamos valor a las organizaciones. 🚀
¡Estamos en búsqueda de un Desarrollador Fullstack IA SR!🔎🧑🏻👩🏼💻
🤔 ¿Qué necesitas para aplicar? Al menos 5 años de experiencia en la posición.
📌 ¿Qué desafíos te esperan?
Diseñar, validar e implementar soluciones tecnológicas —con foco en sistemas agénticos y automatizaciones AI-driven— que mejoren la productividad, la calidad y la escalabilidad del delivery, asegurando coherencia arquitectónica y sostenibilidad técnica, y llevándolas desde la prueba de concepto hasta su adopción real en equipos y clientes.
Diseñar, construir y probar agentes, orquestaciones multi-agente y flujos AI-driven en entornos reales.Desarrollar aplicaciones full stack de punta a punta (frontend, backend, base de datos, despliegue) cuando la iniciativa lo requiera.Evaluar nuevas herramientas, modelos y frameworks, y fundamentar la recomendación con criterio técnico y de costo.Integrar las soluciones en pipelines y procesos existentes, incluyendo instalaciones dentro de la infraestructura del cliente (on-premise y nube del cliente).Establecer lineamientos técnicos y patrones reutilizables (plantillas, configuraciones, prompts, definiciones de agentes).Documentar buenas prácticas y producir documentación técnica como parte del proceso, no como deuda posterior.Identificar quick wins de impacto inmediato y medir el impacto técnico de lo implementado.Medir y optimizar el consumo de tokens y el costo operativo de las soluciones.Acompañar a los equipos internos y de clientes en la adopción de herramientas.Participar en capacitaciones técnicas, pruebas de concepto y demostraciones para clientes.Dar soporte técnico en reuniones de preventa cuando sea requerido, traduciendo capacidad técnica a valor de negocio.

Conocimientos excluyentes:
Python y/o Node.js con experiencia sólida. React (o framework equivalente moderno) con capacidad de construir una aplicación completa, no solo mantener componentes.PostgreSQL (estándar del área) ó MySQL. Modelado de datos, no solo consultas.Diseño y consumo de APIs REST, autenticación, integración con sistemas de terceros.Git, control de versiones con criterio, CI/CD, testing automatizado, code review.Docker y Linux.Integración con LLMs vía API: Haber construido software que consume modelos (OpenAI, Anthropic, Google, open source) por API, con manejo de errores, límites y costos.Prompt engineering estructurado: Diseño de prompts de sistema, definición de roles de agente, control de formato de salida. Entender que el resultado depende de cómo se pide.Tool use / function calling: Haber dado herramientas a un modelo para que ejecute acciones, no solo para que responda texto.Orquestación de agentes: Experiencia con al menos un framework de orquestación: LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, Pydantic AI o equivalente. Entender grafos de estado, manejo de contexto y flujos con múltiples pasos.RAG y bases vectoriales: Ingesta, chunking, embeddings, recuperación. Alguna base vectorial (pgvector, Chroma, Qdrant, Pinecone, Weaviate, Azure AI Search).Desarrollo asistido por IA con método: Uso avanzado y crítico de Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex o similares: no "autocompletado", sino trabajo dirigido por especificaciones, con revisión y control del resultado.Human-in-the-loop: Entender por qué toda acción de escritura o modificación necesita validación humana, y haberlo implementado.Costo y consumo: Nociones concretas de costo por token, contexto y estrategias de reducción (indexación, fragmentación, elección de modelo según tarea).

Conocimientos deseables:
MCP (Model Context Protocol) y construcción de servidores/conectores propios.Ejecución autónoma con aislamiento: sandboxing, contenedores efímeros, barreras de seguridad para agentes que ejecutan código sin supervisión.Evals de sistemas de IA: cómo se mide que un agente mejoró o empeoró.Modelos open source y self-hosting: Qwen, Llama, Kimi, Ollama, vLLM. Criterio de trade-off costo/calidad.Desarrollo mobile: React Native, Flutter o nativo.Ecosistema Microsoft: Copilot Studio, Power Platform, Microsoft Graph, integración con Teams, SharePoint.Cloud: Azure y/o AWS, con foco en despliegues dentro de la infraestructura del cliente.Metodología ágil con profundidad: historias de usuario, criterios de aceptación, definition of ready.

Esquema de trabajo: híbrido en CABA 🧑🏻 💻👩🏼 💻
Formarás parte de un equipo de trabajo donde tu experiencia, tu aporte y tus ganas son lo más importante. 🤗💪🏻
Te ofrecemos excelentes condiciones de contratación y beneficios:
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