Back-end AI Engineer Python / LLM Orchestration

Requerimientos del cargo ✓ Python en nivel producción. Posesión clara de la orquestación y lógica de negocio, no scripting ✓ Experiencia con frameworks multi-agente / LLM: Manos en Pydantic AI, LangChain, CrewAI, o similar (definiciones estructuradas de agentes, orquestación de workflows, tool-calling) ✓ RAG implementado en la práctica: Pipelines de retrieval, embeddings, búsqueda vectorial, estrategias de chunking (bonus si es code-aware) ✓ Fluidez en stack Azure-nativo: Azure SQL, Cosmos DB, compute en Azure — familiaridad real, no teórica ✓ Habilidades de integración API: El backend se comunica limpiamente con frontend .NET/React; capaz de trabajar autonomía en esa frontera ✓ Inglés hablado y escrito sólido: Exposición client-facing probable; stakeholders en USA ✓ Superposición horaria con US Eastern: Standups y touchpoints cliente requieren alignment

Funciones del cargo • Diseñar y mantener la orquestación multi-agente: Implementar flujos de decisión complejos entre agentes LLM usando frameworks como Pydantic AI, LangChain o CrewAI • Gestionar pipelines RAG: Desarrollar estrategias de retrieval eficientes, configurar búsqueda vectorial y optimizar chunking para consultas sobre código • Integrar con Azure: Trabajar nativamente con Azure SQL, Cosmos DB y compute services — sin abstracciones que disfracen la plataforma • APIs limpias: Exponer funcionalidad de manera clara y sin fricción hacia el frontend • Observabilidad y debugging: Instrumentar decisiones de agentes, rastrear fallos, iterar rápidamente basándote en telemetría real

Opcionales • Observabilidad AI: Pydantic Logfire u similar (trazabilidad de decisiones, monitoreo de éxito/fallo) • Herramientas dev asistidas por IA: Cursor o similar (el cliente usa esto; velocidad esperada refleja eso) • Background en consultoría / delivery: Entornos ambiguos y fail-fast; mejor ramp que tickets fully-spec'd • Exposición multi-cloud: AWS (Bedrock, Lambda, análisis de documentos) — no necesario aquí, pero suma para flexibilidad en otros proyectos • Dominio industrial: Experiencia en manufactura, construcción, o ERP-related — BlueScope tiene lógica real (componentes de acero custom, flujos de pre-detallado); acelera ramp • Static analysis / parsing de codebase: Directo al núcleo de Chiron (extracción de workflows desde código fuente)