Lead AI Engineer & Architect

Modalidad: Remoto Ubicación: México, Colombia o Brasil Inglés: B2/C1 💼 Rango salarial México: $90,000 – $140,000 MXN mensuales Colombia: $17,000,000 – $22,950,000 COP mensuales Brasil: $18,000 – $29,000 BRL mensuales Sobre la posición Buscamos un Lead AI Engineer & Architect para liderar el diseño y desarrollo de una plataforma innovadora de FinOps impulsada por Inteligencia Artificial .

La posición tendrá un papel clave como Líder Técnico y Arquitecto de Sistemas Multi-Agente , participando en la construcción de una plataforma greenfield compuesta por múltiples agentes especializados de IA capaces de analizar información, generar insights, detectar anomalías, optimizar recursos y ejecutar acciones de manera autónoma.

Trabajarás en un entorno multi-cloud (GCP/AWS) , definiendo la arquitectura, orquestación, seguridad, gobernanza y escalabilidad de los agentes, así como los mecanismos necesarios para controlar costos y garantizar el cumplimiento de estándares empresariales y financieros. 🚀 Principales responsabilidades Diseñar y liderar la arquitectura de una plataforma de sistemas multi-agente de IA .

Supervisar la implementación y orquestación de aproximadamente 8 agentes especializados . Definir la comunicación entre agentes, herramientas y servicios. Liderar el ciclo de vida de prompt engineering, tool calling y structured outputs . Diseñar soluciones utilizando Python, FastAPI, Pydantic y FastMCP . Implementar y administrar el ruteo de diferentes LLMs mediante LiteLLM Gateway y Vertex AI Model Garden .

Trabajar con modelos como Gemini y Claude . Diseñar mecanismos de Tokenomics para monitorear y controlar el consumo y costo de los LLMs. Implementar guardrails y límites de ejecución para agentes autónomos. Diseñar controles de seguridad y arquitecturas Zero Trust . Garantizar mecanismos de segregación de funciones y aprobación humana para procesos financieros sensibles bajo estándares SOX .

Diseñar integraciones mediante APIs, eventos y sistemas de fallback como Jira, Slack y Microsoft Teams . Definir estándares de código, pruebas, APIs, esquemas y manejo de errores. Realizar code reviews y establecer buenas prácticas de ingeniería. Mentorear a ingenieros de IA Senior y Semi-Senior. Colaborar en el diseño de arquitecturas escalables sobre GCP y AWS .

🧠 Requisitos indispensables 8+ años de experiencia en Software Engineering. 3+ años en posiciones de liderazgo técnico , arquitectura o liderazgo de soluciones de IA. Experiencia práctica construyendo soluciones basadas en LLMs y/o sistemas multi-agente . Dominio avanzado de Python 3.11+ . Experiencia con FastAPI y Pydantic .

Experiencia con MCP/FastMCP . Experiencia con Google Cloud , especialmente: Vertex AI BigQuery GKE Workload Identity Experiencia con Google ADK y/o frameworks de agentes. Experiencia con LiteLLM Gateway o soluciones similares de LLM routing. Experiencia con RAG . Conocimiento de Graph RAG y/o Hybrid RAG . Experiencia en prompt engineering, tool calling y structured outputs.

Conocimientos de seguridad como Zero Trust, OAuth, RBAC y Workload Identity . Experiencia con audit logging y controles de seguridad. Conocimiento de especificaciones de error para APIs/MCP, idealmente RFC 7807/9457 . Experiencia con lenguajes empresariales orientados a objetos, preferentemente Java . Inglés B2/C1 . ⭐ Será un plus Experiencia en FinOps y optimización de costos cloud .

Experiencia en plataformas financieras o empresariales. Experiencia con SOX y segregación de funciones . Experiencia controlando costos y consumo de tokens de LLM. Experiencia con arquitecturas OLAP , SQL y esquemas de datos bajo estándares como FOCUS . Experiencia implementando agentes autónomos capaces de ejecutar acciones sobre sistemas empresariales.

🤖 ¿Qué tipo de soluciones desarrollarás? Los agentes de IA de la plataforma podrán: Analizar grandes volúmenes de información y generar insights. Detectar anomalías. Identificar oportunidades de optimización de recursos. Ejecutar acciones automatizadas. Apoyar operaciones financieras. Optimizar costos de infraestructura cloud.

Interactuar con APIs y herramientas empresariales. Escalar acciones hacia procesos de aprobación humana cuando sea necesario.