[Hiring] AI Engineer @Koltin

Role Description

Buscamos a nuestro primer(a) Senior Software Engineer - Agents & LLMs. Nuestros miembros nos escriben decenas de miles de veces al mes, muchas veces con miedo, enojo o una historia detrás de la pregunta. Vas a poner agentes en producción para atenderlos, en un dominio donde la respuesta que suena bien y está mal es el peor error posible.

Lo que harás:

• Agentes en producción.
• Orquestación, tool calling contra nuestros sistemas y el contexto del miembro armado desde múltiples fuentes, sobre WhatsApp y los canales que vengan.
• La barra de calidad: Evals sobre casos reales y criterios de aceptación definidos antes de lanzar.
• La plataforma: Observabilidad de LLMs (trazas, costo, latencia, calidad), evals como infraestructura, acceso a modelos agnóstico de proveedor y versionado de prompts, para que otros equipos no empiecen de cero.
• Seguridad en un entorno regulado: Guardrails, PII, verificación de identidad y human-in-the-loop donde el riesgo lo pide.
• Proyectos de punta a punta: Vas por el problema detrás del pedido, lo partes en fases y lo llevas a producción con visibilidad de riesgos y decisiones.
• Subir la vara: ADRs, review, pairing y patrones que otros equipos reusan.

Qualifications

• ~5+ años de experiencia.
• Haber llevado LLMs en producción, con al menos un sistema frente a usuarios reales que operaste después del lanzamiento.
• Tool calling en serio: Diseñaste las tools y sabes qué hacer cuando el modelo llama la equivocada o con los argumentos equivocados.
• Evals en serio: Datasets de casos reales, LLM-as-judge calibrado contra humanos, regresiones antes de cada cambio de prompt o modelo.
• Datos sensibles en producción: PII, retención, acuerdos de procesamiento con proveedores.
• Español nativo o fluido, inglés profesional.

Requirements

• Context engineering: compactación, memoria, context provisioning vía tools.
• Retrieval agéntico y servidores MCP, más allá de RAG sobre embeddings.
• Seguridad de agentes: prompt injection directa e indirecta, permisos mínimos por tool, red-teaming.
• Multi-agente, subagentes y ejecución durable.
• Costo y latencia: prompt caching, routing entre modelos, structured outputs.
• Evals online: shadow mode, A/B entre prompts o modelos, feedback humano que vuelve al dataset.
• Experiencia en WhatsApp, voz, salud o seguros.

How We Work

• Usamos IA para todo, y eres dueño(a) de lo que llega a producción.
• Self-merge por defecto, con CI, tipos y pruebas como bloqueo. Las decisiones de arquitectura viven en ADRs, y ahí enfocamos el review.
• Ingeniería se sienta con producto, data y operaciones.

What This Role Is Not

• Investigación o fine-tuning: construimos sobre modelos de frontera.
• Demos: lo que cuenta es lo que se sostiene en producción, medido.

Selection Process

• Revisión de CV
• Entrevista con People (15 min)
• Entrevista con Producto (45 min)
• Entrevista técnica y live coding con el equipo (1 hora)
• Entrevista Hiring Manager (45 min)
• Cierre con Founders (30 min)

Cuidamos el tiempo de las personas: te damos retroalimentación en cada etapa y buscamos cerrar el proceso en pocas semanas.