Agentic AI Engineer | Python · LangGraph · AWS Bedrock

Colaboración B2B por proyectos | Perú

En CustomerTarget Consulting , con operaciones en España y Latinoamérica, estamos ampliando nuestro equipo para proyectos de Agentic AI aplicada a procesos reales de negocio .

Buscamos un/a Agentic AI Engineer , ubicado/a en Lima, Perú, con experiencia práctica construyendo aplicaciones basadas en LLMs y agentes y capacidad para evolucionarlas desde un prototipo hasta un MVP desplegable en infraestructura empresarial.

No buscamos a alguien que únicamente haya construido chatbots, automatizaciones sencillas o demos con LLMs.

Nos interesa especialmente quien haya tenido que resolver problemas como:

¿Qué debe decidir el LLM y qué debe resolverse mediante lógica determinista? ¿Qué contexto necesita el agente para cada decisión? ¿Cómo conectamos el agente de forma controlada con datos estructurados, APIs y herramientas? ¿Cómo evitamos alucinaciones y decisiones no sustentadas por evidencia? ¿Cómo implementamos guardrails, permisos, trazabilidad y human-in-the-loop? ¿Cómo evaluamos sistemáticamente si las respuestas y recomendaciones del agente son correctas?

¿En qué trabajarás?

Participarás junto con CustomerTarget en el diseño y construcción de soluciones de Agentic AI aplicadas a casos reales de negocio.

Entre otras responsabilidades:

• Diseñar e implementar workflows agénticos en Python .
• Construir agentes utilizando tool/function calling .
• Diseñar estados, flujos y mecanismos de orquestación con LangGraph o frameworks equivalentes.
• Integrar agentes con bases de datos, APIs y servicios empresariales .
• Trabajar con datos estructurados y no estructurados.
• Implementar mecanismos de Context Engineering para proporcionar al modelo únicamente la información necesaria para cada decisión.
• Separar adecuadamente razonamiento generativo, cálculos deterministas, reglas de negocio y políticas .
• Implementar guardrails, validaciones, permisos y human-in-the-loop .
• Diseñar mecanismos de fallback cuando la evidencia disponible sea insuficiente.
• Implementar RAG/Knowledge Retrieval cuando el caso de uso realmente lo requiera .
• Crear tests y evaluaciones de calidad, groundedness, comportamiento y seguridad.
• Implementar observabilidad y trazabilidad de ejecuciones.
• Containerizar y desplegar componentes de la solución.
• Colaborar con equipos de Data, Analytics, Arquitectura, Seguridad y Negocio del cliente.

Stack que nos interesa

No esperamos dominio absoluto de todas las tecnologías, pero sí experiencia hands-on en varias de ellas:

Python · FastAPI · SQL/PostgreSQL · LLM APIs · Tool/Function Calling · LangGraph/LangChain · Pydantic · Git · Docker · APIs REST.

Será especialmente valorada experiencia real con:

AWS · Amazon Bedrock · Lambda · S3 · IAM · CloudWatch · SQS/DynamoDB u otros servicios AWS.

También valoraremos experiencia con:

RAG · Vector Databases · MCP · LLMOps · evaluation frameworks · Langfuse u otras herramientas de observabilidad.

MCP, RAG o arquitecturas multiagente no son requisitos por sí mismos. Nos importa que sepas cuándo utilizarlos y cuándo no.

Lo que más valoraremos

Más que títulos, certificaciones o años nominales de experiencia, queremos entender qué has construido tú realmente .

En el proceso te pediremos explicar uno o dos proyectos siguiendo esta secuencia:

problema → arquitectura → datos/contexto → tools → decisiones → guardrails → despliegue → evaluación → resultado.

Querremos distinguir claramente:

qué existía antes → qué diseñaste tú → qué programaste tú → qué hicieron otros miembros del equipo → qué llegó realmente a producción.

Valoraremos especialmente experiencia en:

• sistemas Agentic/LLM desplegados en producción;
• AWS/Bedrock;
• servicios financieros u otros entornos regulados;
• aplicaciones que trabajen con información sensible;
• integración con sistemas y datos empresariales;
• arquitecturas con decisiones deterministas y generativas;
• observabilidad, evaluación y seguridad de aplicaciones LLM.

No es imprescindible

No exigimos que tengas una determinada titulación universitaria terminada si puedes demostrar experiencia y capacidad técnica.

Tampoco necesitamos que seas experto simultáneamente en Data Engineering, Frontend, DevOps, Machine Learning y Arquitectura Cloud.

Buscamos principalmente capacidad de construcción end-to-end de aplicaciones Agentic AI , complementándote con otros especialistas cuando el proyecto lo requiera.

Modalidad

📍 Preferencia: Perú

🌎 Trabajo principalmente remoto, con posibilidad de reuniones o sesiones puntuales en Lima.

🤝 Colaboración B2B por proyectos.

⏱️ Buscamos personas que puedan comenzar con dedicación parcial y, durante determinadas fases de construcción, disponer aproximadamente de 20–30 horas semanales durante periodos de 4–6 semanas .

Es importante disponer de cierta flexibilidad para participar en reuniones previamente coordinadas en horario laboral de Perú.

🚀 Posibilidad de participar posteriormente en otros proyectos de Agentic AI de CustomerTarget en España y Latinoamérica.

Para postular

Envíanos:

• CV o perfil LinkedIn.
• GitHub/portfolio, si dispones de él.
• Uno o dos ejemplos de soluciones Agentic/GenAI que hayas construido personalmente .
• Qué problema resolvían.
• Qué componentes implementaste tú.
• Stack utilizado.
• Si llegaron a producción.
• Tu disponibilidad semanal actual .
• Tu tarifa B2B aproximada por hora o jornada .

Enviar a: Cecilia Morales. [email protected] Asunto: Agentic AI Engineer – Perú