Ingeniero de ia — agentcore de aws bedrock
Remoto LATAM
Esta vacante es 100% remota y está abierta a candidatos de cualquier país de LATAM (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Uruguay). Aunque la ficha menciona una ciudad, no es necesario residir allí: la empresa contrata desde toda la región.
ToptalAmérica Latina (Remoto)
78 personas interesadas en esta vacante
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SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado2 ago
Buscamos un ingeniero especializado en inteligencia artificial para desarrollar y optimizar soluciones con AWS Bedrock y AgentCore en modalidad remota desde cualquier ciudad de América Latina. El puesto es full-time, con enfoque en arquitectura de sistemas de IA y automatización de procesos. Perfil con experiencia técnica comprobada en cloud y herramientas de vanguardia.
Acerca del puesto
Buscamos ingenieros especializados en desarrollar e implementar sistemas de inteligencia artificial a escala de producción utilizando AWS Bedrock AgentCore. No se trata de prototipos o ejemplos académicos, sino de soluciones reales que procesan tráfico en vivo y atienden a usuarios finales. El enfoque está en arquitecturas de agentes conversacionales, pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) y sistemas que superan el estadio de prueba para operar en entornos reales con demanda constante. La experiencia aquí debe ser técnica, práctica y orientada a resultados tangibles en la nube AWS.
Responsabilidades principales
Diseñar, construir y desplegar sistemas de IA conversacional, chatbots y agentes inteligentes usando AWS Bedrock AgentCore, asegurando que sean escalables y funcionen en producción con tráfico real. Arquitectar e implementar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) de calidad profesional, no solo prototipos, sino soluciones que procesen consultas en tiempo real. Desarrollar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grandes (LLM) principalmente en AWS Bedrock y AgentCore, con soporte secundario en plataformas como Azure OpenAI o alternativas equivalentes. Crear y orquestar arquitecturas de agentes dentro de AgentCore, integrando frameworks como LangChain, LangGraph o LlamaIndex cuando corresponda. Construir y mantener integraciones con el protocolo MCP (Model Context Protocol) para ampliar las capacidades de los agentes de AgentCore. Diseñar y desarrollar la capa de servicios de producción alrededor de AgentCore, incluyendo componentes como Lambda, API Gateway, IAM, DynamoDB y OpenSearch, o sus equivalentes. Establecer pipelines de CI/CD y gestionar entornos de desarrollo, beta y producción para servicios basados en AgentCore. Implementar sistemas de observabilidad para los agentes, incluyendo trazabilidad, dashboards, métricas de costo y latencia por turno, tasas de error y registros de auditoría. Aplicar controles de seguridad críticos, como protección contra fugas de datos, aislamiento de sesiones, límites de autorización y almacenamiento seguro de prompts/respuestas. Escribir código limio, mantenible y de calidad profesional en Python, cubriendo toda la pila técnica de aplicaciones e infraestructura de IA. Monitorear, evaluar y optimizar el rendimiento de los agentes, sistemas RAG y la plataforma en producción. Mantenerse actualizado sobre los avances en Bedrock, AgentCore y sistemas de IA basados en agentes, incorporando mejoras relevantes al proyecto de manera constante.
Requisitos indispensables
Se requiere experiencia comprobada y práctica en el desarrollo y despliegue de agentes de IA en AWS Bedrock AgentCore, más allá de proyectos personales o tutoriales básicos. Es obligatorio tener experiencia directa con las herramientas nativas de Bedrock, como AgentCore, Bedrock Agents o sistemas de orquestación equivalentes. Se valora especialmente el manejo avanzado de Python para aplicaciones de IA o integración de servicios, junto con experiencia laboral en entornos AWS en la nube. Aunque la experiencia con Azure es un plus, no es un requisito clave. Además, se pide dominio de al menos uno de estos ámbitos: frameworks de orquestación de agentes (LangChain, LangGraph, LlamaIndex), diseño de sistemas RAG o infraestructura de producción en AWS (como Lambda, API Gateway, IAM, DynamoDB, OpenSearch). También es esencial contar con conocimientos en observabilidad y monitoreo para sistemas distribuidos o de IA, así como una comprensión sólida de seguridad, manejo de datos y trade-offs para entornos de producción. El candidato debe sentirse cómodo trabajando en un entorno técnico dinámico, donde la toma de decisiones pragmáticas y la adaptabilidad son clave.
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Preguntas frecuentes
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- La postulación se realiza exclusivamente a través de un enlace externo alojado en LinkedIn. No hay correo directo ni formulario interno visible en esta descripción. Debes ingresar al enlace proporcionado en la publicación oficial para completar tu aplicación. Asegúrate de tener tu perfil de LinkedIn actualizado y listo, ya que es el canal principal donde la empresa revisará tu trayectoria técnica antes de contactarte.
- ¿La vacante es completamente remota?
- Sí, el puesto opera 100% de forma remota cubriendo toda la región de América Latina. No hay requisito de presencialidad en ninguna oficina física. Este modelo te permite trabajar desde cualquier ubicación en la región con tu propia infraestructura, siempre que tengas conexión estable para mantener sistemas de producción en vivo. Es ideal para profesionales que buscan flexibilidad total sin desplazamientos.
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- Dado que el rango salarial no se publica, debes preguntar directamente por la estructura de compensación durante tu primera entrevista. Aclara si el pago es mensual fijo o variable, y si existe un rango definido para ingenieros con tu nivel de experiencia en AWS. Pregunta también sobre la moneda de pago y los métodos de transferencia internacionales, ya que estos detalles son fundamentales para tomar una decisión informada antes de comprometerte.