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Sr Full Stack Engineer – Hibrido CABA ID #***** Buscamos un/a Senior Full Stack Engineer con sólida experiencia construyendo aplicaciones end-to-end y al menos 1 año trabajando con aplicaciones basadas en modelos de lenguaje (LLMs) y frameworks de agentes como LangGraph, LangChain o similares.
La persona se sumará a un equipo que construye soluciones basadas en AI generativa, diseñando sistemas robustos que integran LLMs, pipelines de datos y experiencias de usuario modernas para productos reales.
Diseñar, desarrollar y mantener aplicaciones full stack (frontend + backend) orientadas a productos basados en AI.
Construir interfaces modernas e interactivas (React, Next.js u otros) para experiencias conversacionales y workflows asistidos por AI.
Diseñar arquitecturas para aplicaciones basadas en LLMs y agentes.
Construir y optimizar pipelines de interacción con modelos de lenguaje (prompting, evaluación, observabilidad, optimización de costos).
Integrar APIs de modelos de lenguaje (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, etc.) y servicios cloud.
Implementar workflows de agentes y reasoning chains utilizando frameworks como LangGraph, LangChain u otros equivalentes.
Diseñar e implementar APIs (REST/GraphQL)



que conecten frontend con sistemas de AI.
Desarrollar servicios escalables utilizando contenedores y prácticas modernas de despliegue.
Colaborar con equipos de data, producto y plataforma para llevar soluciones de AI a producción.
Promover buenas prácticas de arquitectura, testing, CI/CD y calidad de código.
Mentorear a perfiles más junior dentro del equipo.
Conocimientos requeridos Experiencia sólida en desarrollo full stack (Python + frameworks de frontend como React o similares).
Experiencia construyendo APIs y sistemas backend escalables.
Experiencia trabajando con modelos de lenguaje, LangGraph, LangChain o frameworks similares.
Buen entendimiento de UX en aplicaciones AI-driven (chat, copilots, workflows asistidos).
Experiencia con frameworks modernos como Next.js, Vercel, o arquitecturas serverless.
Conocimientos en observabilidad de LLMs (tracing, evals, cost monitoring).
Experiencia con bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, etc.).
Familiaridad con patrones de agentes, tool usage y memory en sistemas de AI.
#J-*****-Ljbffr

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