Ingeniero(a) de Agentes de IA

Somos 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