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. ???

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