About the role

Vixiees está desarrollando una plataforma de producción en la que los agentes de IA forman parte de la infraestructura central del producto. La plataforma utiliza sistemas multiagente para gestionar flujos de trabajo dirigidos a clientes y procesos internos.
Position Information: El AI Engineer será responsable de diseñar, desarrollar, integrar y mantener agentes de inteligencia artificial en producción, asegurando su fiabilidad, calidad, observabilidad y capacidad de escalar. Trabajará con agentes conversacionales de texto, WhatsApp y voz, así como con agentes que analizan dashboards y datos de negocio.

Funciones del cargo

• Diseñar y desarrollar sistemas de orquestación multiagente, definiendo roles, herramientas, memoria y lógica de transferencia entre agentes.
• Contribuir al desarrollo de agentes de voz y llamadas, optimizando el streaming, la latencia y la fluidez de las conversaciones en tiempo real.
• Gestionar el ciclo de vida completo de las funcionalidades de IA: diseño de prompts y arquitectura, integración con APIs y fuentes de datos, pruebas, despliegue y monitorización.
• Desarrollar y mantener pipelines de evaluación de IA, incluyendo datasets, sistemas de puntuación automatizada y evaluaciones mediante LLM-as-a-judge.
• Implementar mecanismos de observabilidad mediante logs estructurados, trazabilidad de decisiones y llamadas a herramientas, y métricas de coste, latencia y precisión.
• Depurar y resolver problemas de comportamiento de agentes en producción a través de canales conversacionales.
• Mejorar la fiabilidad y seguridad de los agentes, incorporando controles para sistemas autónomos que ejecutan acciones y toman decisiones.
• Colaborar con los equipos de producto e ingeniería para integrar los agentes en los flujos de trabajo existentes sin afectar la aplicación principal.

Requerimientos del cargo

• 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.

Opcionales

• Experiencia con agentes de voz y llamadas, pipelines de STT/TTS en tiempo real e integración con telefonía.
• Experiencia con agentes analíticos que trabajan con dashboards y datos empresariales estructurados.
• Experiencia en herramientas de soporte al cliente, CRM u operaciones SaaS.

Condiciones

Oportunidad de crecimiento con un equipo multinivel
Vacaciones y feriados
Flexibilidad y autonomía
Pago USD
Trabajo remoto - Latam

About the role

Vixiees está desarrollando una plataforma de producción en la que los agentes de IA forman parte de la infraestructura central del producto. La plataforma utiliza sistemas multiagente para gestionar flujos de trabajo dirigidos a clientes y procesos internos.
Position Information: El AI Engineer será responsable de diseñar, desarrollar, integrar y mantener agentes de inteligencia artificial en producción, asegurando su fiabilidad, calidad, observabilidad y capacidad de escalar. Trabajará con agentes conversacionales de texto, WhatsApp y voz, así como con agentes que analizan dashboards y datos de negocio.

Funciones del cargo

• Diseñar y desarrollar sistemas de orquestación multiagente, definiendo roles, herramientas, memoria y lógica de transferencia entre agentes.
• Contribuir al desarrollo de agentes de voz y llamadas, optimizando el streaming, la latencia y la fluidez de las conversaciones en tiempo real.
• Gestionar el ciclo de vida completo de las funcionalidades de IA: diseño de prompts y arquitectura, integración con APIs y fuentes de datos, pruebas, despliegue y monitorización.
• Desarrollar y mantener pipelines de evaluación de IA, incluyendo datasets, sistemas de puntuación automatizada y evaluaciones mediante LLM-as-a-judge.
• Implementar mecanismos de observabilidad mediante logs estructurados, trazabilidad de decisiones y llamadas a herramientas, y métricas de coste, latencia y precisión.
• Depurar y resolver problemas de comportamiento de agentes en producción a través de canales conversacionales.
• Mejorar la fiabilidad y seguridad de los agentes, incorporando controles para sistemas autónomos que ejecutan acciones y toman decisiones.
• Colaborar con los equipos de producto e ingeniería para integrar los agentes en los flujos de trabajo existentes sin afectar la aplicación principal.

Requerimientos del cargo

• 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.

Opcionales

• Experiencia con agentes de voz y llamadas, pipelines de STT/TTS en tiempo real e integración con telefonía.
• Experiencia con agentes analíticos que trabajan con dashboards y datos empresariales estructurados.
• Experiencia en herramientas de soporte al cliente, CRM u operaciones SaaS.

Condiciones

Oportunidad de crecimiento con un equipo multinivel
Vacaciones y feriados
Flexibilidad y autonomía
Pago USD
Trabajo remoto - Latam