Buscamos un/a Senior Full Stack Engineer con sólida experiencia construyendo aplicaciones end-to-end y al menos 1 año trabajando con aplicaciones basadas en modelos de lenguaje (LLMs) y frameworks de agentes como LangGraph, LangChain o similares.
La persona se sumará a un equipo que construye soluciones basadas en AI generativa, diseñando sistemas robustos que integran LLMs, pipelines de datos y experiencias de usuario modernas para productos reales.
Responsabilidades clave
Diseñar, desarrollar y mantener aplicaciones full stack (frontend + backend) orientadas a productos basados en AI. Construir interfaces modernas e interactivas (React, u otros) para experiencias conversacionales y workflows asistidos por AI. Diseñar arquitecturas para aplicaciones basadas en LLMs y agentes. Construir y optimizar pipelines de interacción con modelos de lenguaje (prompting, evaluación, observabilidad, optimización de costos). Integrar APIs de modelos de lenguaje (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, y servicios cloud. Implementar workflows de agentes y reasoning chains utilizando frameworks como LangGraph, LangChain u otros equivalentes. Diseñar e implementar APIs (REST/GraphQL) que conecten frontend con sistemas de AI. Desarrollar servicios escalables utilizando contenedores y prácticas modernas de despliegue. Colaborar con equipos de data, producto y plataforma para llevar soluciones de AI a producción. Promover buenas prácticas de arquitectura, testing, CI/CD y calidad de código. Mentorear a perfiles más junior dentro del equipo. Conocimientos requeridos
Experiencia sólida en desarrollo full stack (Python + frameworks de frontend como React o similares). Experiencia construyendo APIs y sistemas backend escalables. Experiencia trabajando con modelos de lenguaje, LangGraph, LangChain o frameworks similares. Buen entendimiento de UX en aplicaciones AI-driven (chat, copilots, workflows asistidos). Nice to have
Experiencia con frameworks modernos como , Vercel, o arquitecturas serverless. Conocimientos en observabilidad de LLMs (tracing, evals, cost monitoring). Experiencia con bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, . Familiaridad con patrones de agentes, tool usage y memory en sistemas de AI. Locacion: Microcentro, CABA
2 dias de Homeworking