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Responsabilidades y atribuciones:

- Construir agentes y flujos agénticos/multiagente, incluyendo instrucciones, prompts, herramientas y lógica de ejecución.
- Implementar agentes sobre Azure AI Foundry/ AWS Bedrock / Agent Framework o el framework corporativo definido.
- Integrar el consumo de modelos a través del LLM Gateway, considerando routing, streaming de respuestas, manejo de tokens, timeouts, cancelación, errores y mecanismos de fallback.
- Integrar herramientas y servicios empresariales mediante APIs REST, MCP Gateway y APIM.
- Implementar patrones RAG: recuperación de información, embeddings, búsqueda semántica/vectorial, grounding y gestión de contexto.
- Desarrollar componentes backend principalmente en Python y servicios síncronos/asíncronos requeridos por los agentes.
- Integrar mecanismos corporativos de identidad, autenticación, autorización y gestión segura de secretos.
- Instrumentar logs, trazas, métricas, consumo de tokens y monitoreo del comportamiento de los agentes.
- Implementar pruebas funcionales, evaluaciones de calidad, precisión, regresión y manejo de escenarios de error.
- Gestionar versionamiento de agentes, prompts y configuraciones, participando en el ciclo DEV - QA - PROD.
- Diseñar, desarrollar, integrar, probar y evolucionar agentes de IA sobre Plataformas Agénticas corporativas (AWS y AZURE), asegurando el consumo gobernado de modelos LLM, herramientas, APIs y fuentes de conocimiento, bajo los lineamientos de arquitectura, seguridad, observabilidad y ciclo de vida definidos por la Integratel.

Requisitos y competencias:

- Experiencia comprobable en desarrollo de software backend y APIs, con al menos 3 años de experiencia deseable.
- Experiencia práctica en proyectos de IA Generativa, LLM y construcción de agentes inteligentes, con al menos 1 año de experiencia deseable o participación demostrable en proyectos equivalentes.




- Experiencia en integración de soluciones cloud empresariales; se valorará especialmente experiencia en Microsoft Azure.
- Capacidad para diseñar e implementar soluciones escalables, mantenibles, seguras, observables y reutilizables.
- Experiencia colaborando con equipos multidisciplinarios de Arquitectura, Seguridad, QA, DevOps, Plataformas y áreas de Negocio.
- Capacidad para traducir requerimientos de negocio en soluciones tecnológicas basadas en IA y automatización.

Desarrollo Backend y APIs | Nivel: Avanzado

- Python
- Desarrollo y consumo de APIs REST
- Programación asíncrona
- Arquitecturas orientadas a eventos

Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) | Nivel: Avanzado

- Large Language Models (LLM)
- Prompt Engineering
- Tool/Function Calling
- Gestión de contexto y tokens
- Diseño de aplicaciones basadas en IA generativa

Agentic AI | Nivel: Avanzado

- Diseño y desarrollo de agentes inteligentes
- Orquestación de agentes
- Arquitecturas multiagente
- Gestión del ciclo de vida (Lifecycle Management)

Frameworks para Agentes de IA | Nivel: Avanzado

- CrewAI
- LangChain
- LangGraph
- Desarrollo de soluciones agentic en Python

RAG (Retrieval-Augmented Generation) | Nivel: Intermedio / Avanzado

- Embeddings
- Búsqueda vectorial y semántica
- Grounding de modelos
- Integración de bases de conocimiento

Plataformas Cloud para IA | Nivel: Intermedio / Avanzado

- Azure AI Foundry
- AWS Bedrock
- Servicios de Inteligencia Artificial en la nube
- Diseño e implementación de soluciones de IA empresariales

Integraciones y Ecosistema Empresarial | Nivel: Intermedio

- Model Context Protocol (MCP)
- API Management (APIM)
- Gateways de integración
- APIs corporativas y conectores empresariales

DevSecOps | Nivel: Intermedio

- Git y control de versiones
- CI/CD
- Gestión de secretos
- Autenticación y autorización
- Buenas prácticas de seguridad en el ciclo de desarrollo

Observabilidad y Monitoreo | Nivel: Intermedio

- Logging y trazabilidad
- Métricas y monitoreo
- Evaluación de aplicaciones basadas en LLM
- Observabilidad de agentes y servicios de IA

📌 Desarrollador IA (Colombia)
🏢 Stefanini LATAM
📍 Colombia