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Desarrallador IA
Stefanini · Peru · back to the listing
HR standards
56/100
needs work
Title ↔ description
68/100
needs work
Reads as
Unclear
no confident match
What this role officially is
software developer — ESCO, the EU occupation classification
Software developers implement or program all kinds of software systems based on specifications and designs by using programming languages, tools, and platforms.
Also known as: application developer, application programmer, solutions developer, programmer, software specialist, application software developer
How others title the same work
Large employers
- Software Engineer - OpenStack Canonical
- C, Golang Software Engineer working on dqlite, a Raft extension for SQLite Canonical Ltd.
- Containerization & Virtualisation Engineer Canonical Ltd.
- Go (Golang) Software Engineer, Developer Tooling and Containers Canonical Ltd.
- Golang Engineer Canonical Ltd.
Startups
- Anterior (Sequoia-backed, Series B) | Senior Member of Technical Staff | On-Site (New York, NY) | Full Time | $230,000–$300,000 + equity Anterior (Sequoia-backed, Series B)
- BitPay | Senior Backend Software Developer | Atlanta, GA | REMOTE (US) | BitPay
- Distributed Systems Engineer Beam
- Software Engineer, Platform Beam
- Blaine, WA | CaseLight Systems Inc. (CSI) | Solo Founder | Remote (US Only) | Founding Systems Engineer | FULL EQUITY (30% Stake) Blaine, WA
What the listing never says
- No section describes what the person would actually do. Scope clarity
- No pay range published. Candidates cannot tell whether applying is worth their time. Pay transparency
- No location or timezone policy stated, so a candidate cannot tell where they may work from. Scope clarity
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¡Sé parte de Stefanini!
En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.
Diseñar, desarrollar, integrar,probar y evolucionar agentes de IA sobre Plataformas Agénticas corporativas(AWS y AZURE), asegurando el consumo gobernado de modelos LLM, herramientas,APIs y fuentes de conocimiento, bajo los lineamientos de arquitectura,seguridad, observabilidad y ciclo de vida definidos por la Integratel.
• Construir agentes y flujosagénticos/multiagente, incluyendo instrucciones, prompts, herramientas y lógicade ejecución.
·Implementar agentes sobre AzureAI Foundry/ AWS Bedrock / Agent Framework o el framework corporativo definido.
·Integrar el consumo de modelos através del LLM Gateway, considerando routing, streaming de respuestas, manejode tokens, timeouts, cancelación, errores y mecanismos de fallback.
·Integrar herramientas y serviciosempresariales mediante APIs REST, MCP Gateway y APIM.
·Implementar patrones RAG:recuperación de información, embeddings, búsqueda semántica/vectorial,grounding y gestión de contexto.
·Desarrollar componentes backendprincipalmente en Python y servicios síncronos/asíncronos requeridos por losagentes.
·Integrar mecanismos corporativos deidentidad, autenticación, autorización y gestión segura de secretos.
·Instrumentar logs, trazas, métricas,consumo de tokens y monitoreo del comportamiento de los agentes.
·Implementar pruebas funcionales,evaluaciones de calidad, precisión, regresión y manejo de escenarios de error.
·Gestionar versionamiento de agentes,prompts y configuraciones, participando en el ciclo DEV - QA - PROD.
Desarrollo
Python, APIs REST, programación asíncrona, manejo de eventos
Avanzado
IA Generativa
LLM, prompt engineering, tool/function calling, contexto y tokens
Avanzado
Agentic AI
Diseño de agentes, orquestación, multiagente y lifecycle
Avanzado
Azure AI / AWS AI
Azure AI Foundry / AWS Bedrock servicios equivalentes de IA
Intermedio/Avanzado
Framework Agentes
Python, CrewAI, LangChain / LangGraph
Avanzado
Integraciones
MCP, APIM, gateways, APIs y conectores corporativos
Intermedio
RAG
Embeddings, búsqueda vectorial/semántica, grounding
Intermedio/Avanzado
DevSecOps
Git, CI/CD, secretos, autenticación/autorización
Intermedio
Observabilidad
Logs, trazas, métricas, evaluación y monitoreo de LLM
Intermedio
·Experiencia comprobable endesarrollo de software backend y APIs; deseable 3 años o más.
·Experiencia práctica en solucionesde IA Generativa/LLM y construcción de agentes; deseable 1 año o más oproyectos equivalentes demostrables.
·Experiencia integrando solucionescloud empresariales; se valorará especialmente experiencia en Azure.
·Capacidad para diseñar solucionesmantenibles, seguras, observables y reutilizables.
·Capacidad para trabajar conArquitectura, Seguridad, QA, DevOps, Plataforma y equipos de negocio.
Comunicación técnica claray capacidad para documentar diseños, integraciones, decisiones y componentesdesarrollados
Entregables esperados
·Agentes funcionales implementados deacuerdo con los casos de uso priorizados.
·Código fuente versionado,parametrizado y documentado.
·Prompts, tools, configuraciones ydependencias versionadas.
·Integraciones con LLM Gateway,MCP/APIs, RAG y servicios corporativos requeridos.
·Pruebas y evidencias de evaluaciónfuncional, calidad y regresión.
·Documentación técnica, diagramas deintegración y guía de operación/soporte.
·Transferencia de conocimiento alequipo interno.
Originally posted on Himalayas
En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.
Diseñar, desarrollar, integrar,probar y evolucionar agentes de IA sobre Plataformas Agénticas corporativas(AWS y AZURE), asegurando el consumo gobernado de modelos LLM, herramientas,APIs y fuentes de conocimiento, bajo los lineamientos de arquitectura,seguridad, observabilidad y ciclo de vida definidos por la Integratel.
• Construir agentes y flujosagénticos/multiagente, incluyendo instrucciones, prompts, herramientas y lógicade ejecución.
·Implementar agentes sobre AzureAI Foundry/ AWS Bedrock / Agent Framework o el framework corporativo definido.
·Integrar el consumo de modelos através del LLM Gateway, considerando routing, streaming de respuestas, manejode tokens, timeouts, cancelación, errores y mecanismos de fallback.
·Integrar herramientas y serviciosempresariales mediante APIs REST, MCP Gateway y APIM.
·Implementar patrones RAG:recuperación de información, embeddings, búsqueda semántica/vectorial,grounding y gestión de contexto.
·Desarrollar componentes backendprincipalmente en Python y servicios síncronos/asíncronos requeridos por losagentes.
·Integrar mecanismos corporativos deidentidad, autenticación, autorización y gestión segura de secretos.
·Instrumentar logs, trazas, métricas,consumo de tokens y monitoreo del comportamiento de los agentes.
·Implementar pruebas funcionales,evaluaciones de calidad, precisión, regresión y manejo de escenarios de error.
·Gestionar versionamiento de agentes,prompts y configuraciones, participando en el ciclo DEV - QA - PROD.
Desarrollo
Python, APIs REST, programación asíncrona, manejo de eventos
Avanzado
IA Generativa
LLM, prompt engineering, tool/function calling, contexto y tokens
Avanzado
Agentic AI
Diseño de agentes, orquestación, multiagente y lifecycle
Avanzado
Azure AI / AWS AI
Azure AI Foundry / AWS Bedrock servicios equivalentes de IA
Intermedio/Avanzado
Framework Agentes
Python, CrewAI, LangChain / LangGraph
Avanzado
Integraciones
MCP, APIM, gateways, APIs y conectores corporativos
Intermedio
RAG
Embeddings, búsqueda vectorial/semántica, grounding
Intermedio/Avanzado
DevSecOps
Git, CI/CD, secretos, autenticación/autorización
Intermedio
Observabilidad
Logs, trazas, métricas, evaluación y monitoreo de LLM
Intermedio
·Experiencia comprobable endesarrollo de software backend y APIs; deseable 3 años o más.
·Experiencia práctica en solucionesde IA Generativa/LLM y construcción de agentes; deseable 1 año o más oproyectos equivalentes demostrables.
·Experiencia integrando solucionescloud empresariales; se valorará especialmente experiencia en Azure.
·Capacidad para diseñar solucionesmantenibles, seguras, observables y reutilizables.
·Capacidad para trabajar conArquitectura, Seguridad, QA, DevOps, Plataforma y equipos de negocio.
Comunicación técnica claray capacidad para documentar diseños, integraciones, decisiones y componentesdesarrollados
Entregables esperados
·Agentes funcionales implementados deacuerdo con los casos de uso priorizados.
·Código fuente versionado,parametrizado y documentado.
·Prompts, tools, configuraciones ydependencias versionadas.
·Integraciones con LLM Gateway,MCP/APIs, RAG y servicios corporativos requeridos.
·Pruebas y evidencias de evaluaciónfuncional, calidad y regresión.
·Documentación técnica, diagramas deintegración y guía de operación/soporte.
·Transferencia de conocimiento alequipo interno.
Originally posted on Himalayas