¿Qué desafíos te esperan?
Un perfil de Agentic AI Developer tiene conocimiento en el diseño e implementación de agentes de inteligencia artificial, con foco en soluciones productivas desplegadas en AWS.
Combina capacidades técnicas avanzadas con una sólida habilidad para interactuar con equipos de negocio, traduciendo necesidades funcionales en arquitecturas agentic robustas y escalables.
Debe entender las distintas etapas de un proyecto de IA: desde la definición del caso de uso y el diseño de la arquitectura de agentes, hasta el despliegue, monitoreo y demostración de valor al cliente.
El perfil ideal aportará experiencia en el sector de utilities (energía eléctrica y/o gas), lo que permitirá acelerar el entendimiento del dominio y la generación de impacto.Summary: Diseñar e implementar agentes de IA end-to-end sobre infraestructura AWS (Bedrock, Lambda, Step Functions, etc.).
Colaborar activamente con equipos de negocio para definir casos de uso y traducirlos en soluciones agentic funcionales.
Garantizar la calidad, trazabilidad y observabilidad de los agentes en producción.
¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?
Perfil Profesional Profesional de carreras afines: Sistemas, Computación, Informática, Ciencias de Datos, o graduados con Maestrías en IA/ML.
Persona con experiencia comprobable en el diseño e implementación de sistemas multiagente y pipelines LLM en entornos productivos.
Perfil con capacidad de interlocución con stakeholders de negocio: sabe escuchar, priorizar y comunicar resultados técnicos en lenguaje accesible.
Valoramos especialmente experiencia en el sector de utilities (electricidad y/o gas natural), aunque no es excluyente.TareasRelevar y comprender requerimientos de negocio junto con stakeholders del cliente, traduciendo desafíos operativos en soluciones basadas en Ls escalables, data quality checks, uso de AWS/Azure/GCP y modelos de machine learning (no excluyente).
Debe tener conocimiento y entendimiento de las distintas etapas técnicas y funcionales dentro de un proyecto basado en datos: desde la adquisición y extracción de datos desde diferentes fuentes, su validación, manipulación, limpieza y transformación, hasta la obtención de un modelo de datos que satisfaga las necesidades del cliente.
La posterior etapa de validación y demostración de aporte de valor es fundamental para generar engagement con el cliente.
Summary: Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.
Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.
Desarrollo e implementación de data quality checks.
¿Qué tipo de perfil nos imaginamos?
Perfil Profesional:



Profesional de carreras afines: Sistemas, Computación, Informática, o graduados de otras carreras con Maestrías afines.
Persona con experiencia resolviendo problemas de datos a través del diseño e implementación de pipelines y arquitecturas de datos escalables.
Persona que haya tenido experiencia siendo un referente técnico para perfiles más junior o haya tenido experiencia teniendo gente a cargo o liderando un equipo reducido de personas.
¿Qué desafíos te esperan?
Colaborar al entendimiento de los requerimientos de negocio del cliente, y ayudar a traducir los mismos a acciones relacionadas al análisis de datos.
Trabajará con expertos de distintas áreas como Data Science, optimización, Machine Learning, simulación, UX, etc.
Diseñar e implementar ETLs escalables y pipelines de datos robustos que garanticen la disponibilidad y calidad de los datos.
Desarrollar e implementar data quality checks para asegurar la integridad y confiabilidad de los datos.
Interpretar los requerimientos del cliente para estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las tareas, considerando los datos disponibles y el impacto sobre el modelo existente.
Trabajar con distintas fuentes de datos, realizando operaciones de validación, limpieza y transformación para habilitar su uso en modelos analíticos o de ML.
Liderar a un equipo de perfiles más junior, dividiendo tareas, tomando decisiones sobre modelado y siendo un referente técnico para el equipo.RequisitosExperiencia en alguna de las nubes principales: AWS o Azure (Preferiblemente).
Dominio de SQL (Intermedio/Avanzado).
Dominio de Python y PySpark (Intermedio/Avanzado), también es valorado conocimiento en otros lenguajes de programacion como Java, C#, etc.Inglés nivel Professional.Capacidad de diseñar e implementar ETLs escalables.Experiencia en herramientas como DBT, Airflow, etc.Capacidad de trabajar con equipos de Data Scientists para diseñar la mejor estructura de datos y pipelines.Desarrollo e implementación de data quality checks.Nice To HaveDiseño y creación de agentes de IA y/o soluciones usando LLM.Manejo de librerías para exploración y visualización de datos: pandas, numpy, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn o Pandas Profiling.Conocimiento de modelos de Machine Learning: árbol de decisión, Regresión Logística, LGBM, SVM,



Redes Neuronales, Clustering.Conocimientos del proceso de desarrollo de un modelo: entendimiento del problema, modelo conceptual y modelo de datos, tratamiento, limpieza, validación, análisis y explicación de resultados (Avanzado).
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