Nuestro cliente, una compañía tecnológica especializada en soluciones B2B desarrolla una plataforma de comunicación avanzada impulsada por IA generativa (LLMs), diseñada para automatizar tareas humanas y operar de forma inteligente en múltiples canales.

A diferencia de los chatbots estructurados o IVR tradicionales, la plataforma construye agentes conversacionales capaces de comprender contexto, ejecutar tareas reales y operar de forma autónoma en entornos productivos exigentes.

Buscamos una persona altamente hands-on y orientada a resultados para construir y evolucionar agentes conversacionales (voz y mensajería): desde su diseño e implementación hasta su evaluación, observabilidad y mejora continua en producción.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar agentes conversacionales que simulen el comportamiento de un agente humano, resolviendo consultas y ejecutando tareas operativas en tiempo real.
• Construir flujos y orquestaciones para atención multicanal 24/7 (mensajería y voz), incluyendo handoff inteligente cuando corresponda.
• Integrar los agentes con sistemas empresariales/core para ejecutar operaciones (consultas, gestiones y automatizaciones end-to-end).
• Implementar capacidades de smart sales, generando recomendaciones basadas en contexto conversacional y eventos.
• Diseñar la arquitectura de los agentes (componentes, APIs, herramientas, memoria, seguridad, escalabilidad y latencia) para entornos productivos de alta exigencia.
• Implementar evaluación y observabilidad: trazas, datasets, tests automatizados, métricas de calidad y regresión; mejora iterativa basada en evidencia.
• Incorporar IA en el SDLC para acelerar el delivery (generación de tests, refactors, documentación y análisis), con guardrails de calidad y seguridad.

Requisitos

• Python avanzado (experiencia profesional en desarrollo, testing, packaging y async/concurrency cuando aplique).
• Experiencia con frameworks de orquestación de agentes (ej. LangGraph) y herramientas de tracing/evaluación (ej. LangSmith) o equivalentes.
• Experiencia integrando agentes con APIs y sistemas internos (REST, eventos, tool-calling, backends empresariales).
• Mentalidad orientada a resultados: definir métricas, instrumentar, experimentar y optimizar de manera continua.

Stack / Conocimientos técnicos esperados

IA aplicada / Agents

• Desarrollo de aplicaciones con LLMs: prompting estructurado, tool-calling, RAG, grounding y guardrails (políticas, manejo de PII, routing).
• Evaluación: golden sets, regression testing, evaluaciones offline y online, A/B testing.

Backend

• Python con frameworks tipo FastAPI (o similares).
• Diseño de APIs, workers y arquitectura basada en colas/eventos (Kafka o RabbitMQ, deseable).
• Bases de datos SQL (PostgreSQL) y bases de datos vectoriales (pgvector, Pinecone, Weaviate u otras).

Voice & Omnichannel (muy valorado)

• Integraciones con telefonía/VoIP (SIP, WebRTC o providers) y/o plataformas de mensajería.
• Experiencia con STT/TTS y pipelines de audio (uso de proveedores o modelos).

Calidad y Operación

• Observabilidad (OpenTelemetry, logs, traces y métricas).
• CI/CD, contenedores (Docker) y experiencia en cloud (AWS, Azure o GCP, deseable).

Deseables

• Experiencia en productos B2B de alta exigencia (contact center, banca/fintech, retail, seguros).
• Experiencia implementando seguridad en flujos conversacionales (autenticación fuerte/2FA, prevención de fraude y controles).
• Experiencia en automatización “human-like”, enfocada en ejecución real de tareas (no solo FAQs).
• Experiencia comprobable desarrollando agentes para mensajería y/o voz en entornos productivos.