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Perfil de Desarrollador Python — Lambda para Agentes de IA Modalidad híbrida en CDMX o Monterrey Descripción general Se requiere un(a) desarrollador(a) Python con experiencia en desarrollo backend serverless sobre AWS, orientado a construir funciones Lambda que actúen como capa de mediación entre agentes de IA, API Gateway, AWS Bedrock, y sistemas legados (legacy) de la empresa.
El perfil debe combinar sólidas bases de programación en Python con conocimiento práctico de servicios AWS (Lambda, API Gateway) y capacidad para integrar APIs modernas con sistemas legacy que suelen tener protocolos, formatos de datos y niveles de documentación más antiguos o limitados (SOAP, XML, bases de datos on-premise, colas de mensajes propietarias, etc.)
Conocimientos necesarios Python y desarrollo backend Python 3.x avanzado (tipado, manejo de excepciones, async/await si aplica) Diseño de funciones serverless (patrones de handler, cold starts, límites de memoria/tiempo) Manejo de dependencias con Lambda Layers, contenedores de Lambda o paquetes zip Buenas prácticas de logging, manejo de errores y reintentos (retry/backoff) Testing unitario e integración (pytest, moto para mockear AWS) AWS — Servicios core AWS Lambda : configuración, versionado, alias, variables de entorno, memoria/timeout, concurrencia reservada, capas (Layers) AWS Bedrock (deseable) : SDK boto3 (bedrock-runtime, bedrock-agent-runtime) Invocación de modelos (Invoke.
Model, Invoke. Model. With. Response. Stream) Bedrock Agents (creación, action groups, orchestration) Manejo de prompts, tokens, streaming de respuestas AWS API Gateway (opcional) : Autorización (IAM, Cognito, API Keys, Lambda Authorizers), mapeo de solicitudes/respuestas, throttling Observabilidad (opcional) : Cloud.
Watch Logs, X-Ray para trazabilidad distribuida entre Gateway → Lambda → Bedrock → Legacy Integración con sistemas legacy Conectividad a bases de datos. Protocolos y formatos comunes en legacy: SOAP/XML, EDI, RPC, colas MQ, sockets TCP Transformación de datos (mapeo de esquemas, serialización/deserialización) Manejo de autenticación legacy (certificados, tokens propietarios, LDAP/AD) Patrones de resiliencia: circuit breaker, timeout handling, colas de reintento (SQS/DLQ) Seguridad Manejo seguro de secretos (AWS Secrets Manager / Parameter Store) Cifrado en tránsito y en reposo Validación y sanitización de entradas (especialmente relevante al pasar datos entre agentes de IA y sistemas legacy, para evitar inyección de prompts o payloads maliciosos) Deseables Conocimiento de arquitecturas de agentes de IA (function calling, tool use, orquestación multi-agente) IAM: políticas de mínimo privilegio, roles de ejecución para Lambda, resource-based policies Familiaridad con CI/CD (Code.
Pipeline, GitHub Actions) para despliegue de funciones Experiencia previa integrando CRMs, mainframes o sistemas propietarios Actividades a realizar Diseño de la lógica de mediación : construir handlers de Lambda que reciban solicitudes desde API Gateway, las transformen y las enruten hacia Bedrock o hacia los sistemas legacy según corresponda.
Integración con AWS Bedrock : implementar la invocación de modelos y/o agentes de Bedrock, incluyendo manejo de prompts, parámetros de inferencia, streaming y parseo de respuestas. Desarrollo de conectores a sistemas legacy : construir adaptadores en Python que traduzcan las solicitudes/respuestas entre el formato usado por los agentes de IA y el formato nativo del sistema legacy correspondiente.
Transformación y validación de datos : asegurar que los payloads que viajan entre Bedrock, Lambda y legacy sean consistentes, validados y libres de errores de esquema. Configuración de seguridad : aplicar configuración de autenticación y/o autorización en funciones Lambda para acceso a LLM y sistemas Legacy. Manejo de errores y resiliencia : implementar reintentos, timeouts, colas de dead-letter (DLQ) y fallback ante fallos de conexión con sistemas legacy o límites de Bedrock.
Observabilidad : instrumentar las Lambdas con logs estructurados y trazas (Cloud. Watch/X-Ray) para poder auditar el flujo completo. Pruebas : escribir pruebas unitarias y de integración (mockeando Bedrock y sistemas legacy) para validar el comportamiento de cada Lambda antes de desplegar. Documentación técnica : documentar contratos de API, formatos de entrada/salida esperados por cada Lambda, y decisiones de diseño relevantes para el equipo.
Despliegue y mantenimiento : participar en el empaquetado y despliegue de las funciones (vía IaC o pipelines), y dar soporte ante incidentes o cambios que impacten la integración.