Applied AI Engineer – LLMs & Agentic Systems

🔥 0 minutes ago

🌐 Mexico, Colombia, +3 more countries – Remote

🇲🇽 Mexico – Remote 🇨🇴 Colombia – Remote 🇵🇪 Peru – Remote 🇨🇱 Chile – Remote 🇺🇾 Uruguay – Remote

💵 $3k / year

⏰ Full Time

🟡 Mid-level

🟠 Senior

🤖 AI Engineer

👻 Ghost score 9%

What it means: the chance that no one is really hiring for this job.How to read it: 60% or higher means we think this is a ghost. Lower scores are less of a worry.Why this score:

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DaCodes.

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201 - 500 employees

Founded 2014

🚘 Automotive

🏥 Healthcare

💼 Consulting

Automotive • Healthcare • Consulting

DaCodes is a technology company specializing in delivering custom software solutions and digital transformation services across various industries. The company offers a range of services including AI-powered products, quality engineering, UX/UI design, and full-stack development. DaCodes is dedicated to helping businesses innovate and transform through cutting-edge technology solutions and expert talent augmentation. With over 900 projects completed and a global team of over 220 experts, DaCodes serves industries such as automotive, e-commerce, healthcare, and more, adapting to the unique challenges each sector presents.

📋 Description

• Diseñar, desarrollar y mantener aplicaciones basadas en LLMs utilizadas en procesos reales de negocio. • Construir sistemas agénticos capaces de interactuar con herramientas, APIs y servicios externos, incorporando controles sobre sus acciones. • Evaluar cuándo conviene utilizar agentes, workflows determinísticos o una combinación de ambos. • Diseñar e implementar soluciones RAG, incluyendo estrategias de chunking, embeddings, retrieval, reranking y gestión del contexto. • Implementar mecanismos de evaluación para medir la calidad de las respuestas, la recuperación de información y el comportamiento de los agentes. • Identificar y resolver problemas relacionados con alucinaciones, errores de ejecución, latencia, costos y confiabilidad. • Definir mecanismos de validación, manejo de errores y monitoreo para soluciones desplegadas en producción. • Colaborar con equipos de producto e ingeniería para comprender requerimientos de negocio, evaluar alternativas y convertirlos en soluciones técnicas viables. • Participar directamente en decisiones de arquitectura, implementación y mejora continua de las soluciones desarrolladas.

🎯 Requirements

• Experiencia práctica construyendo y operando aplicaciones basadas en LLMs en producción, más allá de prototipos o pruebas de concepto. • Participación directa en decisiones de arquitectura e implementación de soluciones con agentes. • Experiencia implementando tool calling e integraciones con APIs o servicios externos. • Conocimiento práctico del manejo de contexto, estado y memoria en aplicaciones con LLMs. • Capacidad para justificar cuándo utilizar un agente y cuándo resolver un problema mediante lógica determinística. • Experiencia implementando pipelines RAG para aplicaciones reales. • Conocimiento de estrategias de chunking, embeddings, búsqueda semántica y recuperación de documentos. • Experiencia evaluando y mejorando la relevancia de la información recuperada. • Capacidad para identificar problemas de retrieval y reducir respuestas incorrectas o sin sustento. • Experiencia implementando evaluaciones de calidad para aplicaciones con LLMs, incluyendo pruebas sobre respuestas y comportamiento de agentes. • Conocimiento práctico de mecanismos para detectar y mitigar alucinaciones, errores y respuestas inconsistentes. • Experiencia identificando problemas de latencia, consumo de tokens y costos de inferencia. • Capacidad para diagnosticar fallas y mejorar la confiabilidad de soluciones en producción. • Experiencia sólida desarrollando soluciones con Python. • Experiencia integrando APIs, servicios backend y modelos de lenguaje. • Buenas prácticas de desarrollo, pruebas, manejo de errores y mantenimiento de aplicaciones. • Autonomía para investigar problemas, proponer alternativas y ejecutar soluciones de principio a fin. • Deseable: experiencia con frameworks de orquestación de agentes como LangGraph, Pydantic AI o similares. • Deseable: experiencia implementando integraciones mediante Model Context Protocol (MCP). • Deseable: conocimiento de bases de datos vectoriales y herramientas de búsqueda semántica. • Deseable: experiencia con herramientas de observabilidad y evaluación de aplicaciones LLM. • Deseable: conocimientos de Machine Learning y Data Science. • Deseable: experiencia en fintech, servicios financieros, pagos, fraude o procesos regulados. • Deseable: familiaridad con controles de seguridad y protección de información sensible en aplicaciones de IA.

🏖️ Benefits

• Integración a marcas globales y startups disruptivas. • Trabajo remoto/Home office. • Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado. • Trabajo de lunes a viernes. • Día off en tu cumpleaños. • Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México). • Seguro de vida (aplica para México). • Acceso a cursos y certificaciones. • Clases de inglés. • Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.

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