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Tareas y Responsabilidades
Show originalSomos Randstad, líder mundial en soluciones de talento. Estamos buscando un(a) profesional para integrarse al equipo de Agentic PMSO, trabajando en un proyecto AXIA / CoE de Datos.
El profesional será responsable de diseñar, desarrollar y operar Agentes de IA (Agentic AI) enfocados en la automatización de procesos corporativos, análisis de datos e integración con sistemas empresariales (ERP, APIs y plataformas internas). Sus funciones incluyen la construcción de flujos multiagente, la orquestación de tareas complejas y la implementación de capacidades de razonamiento, memoria y toma de decisiones.
Senioridad: Senior. El profesional debe tener autonomía para diseñar, implementar y operar agentes de IA en producción.
Hard Skills:
- Agentic AI & GenAI: Desarrollo de agentes con frameworks como LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, AutoGen, Agno o equivalentes
- Patrones de agentes: Uso de herramientas, protocolos MCP/A2A/ACP, RAG, memoria a corto y largo plazo, orquestación multiagente
- Ingeniería de prompts avanzada, evaluación de respuestas y control de alucinaciones
- Stack Microsoft: Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Copilot Studio, Power Platform, Azure DevOps, Azure Functions, Logic Apps, Microsoft Graph API, Entra ID
- Stack Google Cloud: Gemini Enterprise, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Storage, Model Armor, Apigee
- Python avanzado, APIs REST, FastAPI/Flask, arquitectura orientada a eventos y microservicios
- Datos & RAG: Pipelines de ingesta, chunking, indexación, bases vectoriales (Pinecone, FAISS, Vertex Matching Engine, Azure AI Search)
- Observabilidad, calidad y gobernanza: Logs, tracing, métricas, pruebas de prompts, versionado con Git
Hard Skills Deseables:
- AgentOps / LLMOps
- Gobernanza: OWASP para LLM, IA Responsable
- Arquitectura multi-nube (Azure + GCP)
- Observabilidad: Datadog, Application Insights, Google Model Armor
- Automatización inteligente (RPA + AI)
Soft Skills Esperadas:
- Traducir requisitos de negocio en soluciones viables de agentes de IA
- Comunicación con stakeholders técnicos y no técnicos
- Documentación de arquitectura, flujos de decisión e integraciones
- Proactividad en la identificación de riesgos (seguridad, costo, calidad de respuesta)
- Mentalidad de producto: reutilización, escalabilidad, gobernanza y cumplimiento
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