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AI Engineer
- TypeScript: experiencia sólida desarrollando software listo para producción.
- Agentes de IA y sistemas multiagente: experiencia práctica construyendo y orquestando sistemas basados en LLM en producción, incluyendo roles, coordinación, transferencia entre agentes, uso de herramientas, memoria y gestión de contexto.
- Frameworks y proveedores de IA: experiencia con Vercel AI SDK e integración de distintos proveedores de LLM, con criterio para seleccionar las herramientas y modelos adecuados.
- Arquitectura e integración de sistemas: experiencia integrando APIs, bases de datos y código existente, incluyendo implementación de RAG.
- Streaming y baja latencia: experiencia desarrollando aplicaciones de IA en tiempo real o con respuestas en streaming.
- Evaluación y calidad de IA: experiencia creando datasets de prueba, sistemas de scoring y pruebas de regresión para evaluar la calidad y confiabilidad de los agentes.
- Observabilidad y depuración: experiencia con tracing, logs estructurados y monitoreo de coste, latencia y calidad de las respuestas.
- Seguridad en sistemas de IA: conocimiento de riesgos y medidas de protección para aplicaciones basadas en agentes autónomos.