En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI.
Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.
La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas.
Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de crecimiento profesional y aprendizaje continuo.
Funciones del cargo
Diseñar y mantener la orquestación multi-agente: Implementar flujos de decisión complejos entre agentes LLM usando frameworks como Pydantic AI, LangChain o CrewAI
Gestionar pipelines RAG: Desarrollar estrategias de retrieval eficientes, configurar búsqueda vectorial y optimizar chunking para consultas sobre código
Integrar con Azure: Trabajar nativamente con Azure SQL, Cosmos DB y compute services — sin abstracciones que disfracen la plataforma
APIs limpias: Exponer funcionalidad de manera clara y sin fricción hacia el frontend
Observabilidad y debugging: Instrumentar decisiones de agentes, rastrear fallos, iterar rápidamente basándote en telemetría real
Requerimientos del cargo
Python en nivel producción.
Posesión clara de la orquestación y lógica de negocio, no scripting
Experiencia con frameworks multi-agente / LLM: Manos en Pydantic AI, LangChain, CrewAI, o similar (definiciones estructuradas de agentes, orquestación de workflows, tool-calling)
RAG implementado en la práctica: Pipelines de retrieval,



embeddings, búsqueda vectorial, estrategias de chunking (bonus si es code-aware)
Fluidez en stack Azure-nativo: Azure SQL, Cosmos DB, compute en Azure — familiaridad real, no teórica
Habilidades de integración API: El backend se comunica limpiamente con frontend .
NET/React; capaz de trabajar autonomía en esa frontera
Inglés hablado y escrito sólido: Exposición client-facing probable; stakeholders en USA
Superposición horaria con US Eastern: Standups y touchpoints cliente requieren alignment
Opcionales
Observabilidad AI: Pydantic Logfire u similar (trazabilidad de decisiones, monitoreo de éxito/fallo)
Herramientas dev asistidas por IA: Cursor o similar (el cliente usa esto; velocidad esperada refleja eso)
Background en consultoría / delivery: Entornos ambiguos y fail-fast; mejor ramp que tickets fully-spec'd
Exposición multi-cloud: AWS (Bedrock, Lambda, análisis de documentos) — no necesario aquí, pero suma para flexibilidad en otros proyectos
Dominio industrial: Experiencia en manufactura, construcción, o ERP-related — BlueScope tiene lógica real (componentes de acero custom, flujos de pre-detallado); acelera ramp
Static analysis / parsing de codebase: Directo al núcleo de Chiron (extracción de workflows desde código fuente)
Condiciones
Contrato a largo plazo.
100% Remoto.
Vacaciones y PTOs
Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
2 revisiones salariales al año.
Clases de inglés.
Equipamiento Apple.
Plataforma de cursos en linea
Budget para compra de libros.
Budget para compra de materiales de trabajo
mucho mas.
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📌 Back-End Ai Engineer Python / Llm Orchestration (La Pampa)
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📍 La Pampa