¡Trabaja en DaCodes!

Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto.

Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de casi 300 talentosos DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes.

En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube.

Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales.

¿Te interesa?

Buscamos un(a) Agentic AI Engineer que disfrute construir, probar y llevar a producción agentes de IA y automatizaciones con LLMs que impacten procesos reales del negocio. Este rol es muy práctico: vas a diseñar flujos multi paso, conectar agentes con APIs, datos y herramientas internas, y asegurar que todo sea medible, estable, seguro y costo eficiente.

Trabajarás muy cerca de equipos de Producto, Operaciones, Data e Ingeniería para convertir necesidades ambiguas en soluciones claras, con monitoreo, trazabilidad y mejoras iterativas. Si te gusta "meter las manos", iterar rápido, y mejorar bots/sistemas con evaluación y observabilidad, este proyecto te va a gustar.

Responsabilidades y funciones

Diseñar e implementar flujos agentic multi paso (planificación, enrutamiento, tool use, validaciones, retries) para automatizar procesos operativos y conversacionales.

Integrar LLMs con APIs internas/externas,



bases de datos y fuentes documentales (incluyendo patrones de RAG cuando aplique).

Construir herramientas y "capabilities" para agentes (por ejemplo: conectores a datos, validadores, utilidades operativas, recuperación de archivos, etc.) con control de acceso y buenas prácticas de seguridad.

Mejorar la calidad del sistema con evaluación y medición: datasets de prueba, métricas, análisis de fallos, y experimentación controlada.

Implementar observabilidad end to end: logs, trazas, dashboards, alertas (por ejemplo integraciones tipo Slack), detección de degradación y monitoreo de costos.

Optimizar latencia y gasto: control de tokens, caching cuando aplique, rutas por tipo de tarea, fallbacks, y estrategias multi modelo.

Colaborar con Backend e Infra para desplegar en nube con CI/CD y estándares de producción (versionado, rollback, ambientes, secretos).

Documentar arquitecturas, flujos, herramientas, decisiones técnicas y runbooks de operación.

Experiencia y seniority

3+ años en ingeniería de software, data/ML engineering o automatización, con experiencia práctica construyendo soluciones con LLMs, agentes o bots en entornos reales.

Experiencia llevando proyectos de punta a punta, desde diseño hasta producción y monitoreo.

Habilidades técnicas

Python sólido (indispensable). Node.js/TypeScript es un plus.

Experiencia con frameworks de agentes y orquestación, por ejemplo LangGraph, LangChain,



LlamaIndex o equivalentes.

Integración con APIs (REST/GraphQL) y diseño de servicios o componentes backend.

Experiencia con RAG, embeddings y al menos un vector store (Pinecone, Qdrant, Redis, o equivalente).

Observabilidad para sistemas de IA: logging, métricas, tracing, dashboards, alertas, y pruebas de regresión.

Nube y despliegue: experiencia en GCP o AWS, contenedores (Docker) y prácticas de CI/CD.

Experiencia con automatización/workflows (n8n, Make, Zapier) es deseable, no excluyente.

Habilidades blandas

Comunicación clara para traducir objetivos de negocio en soluciones técnicas.

Mentalidad de builder: iteración rápida, ownership, capacidad de priorizar impacto.

Colaboración cross funcional (Producto, Ops, Data, Engineering, QA) y apertura a debate técnico.

Formación académica

Ingeniería, Ciencias de la Computación o afín, o experiencia equivalente demostrable.

El rol NO es:

ML Researcher

Prompt Engineer

Data Scientist clásico

Benefits

Integration with integral brands and disruptive startups.

Remote / Home office work model.

If hybrid or on-site presence is required, you will be informed in the first interview.

⏳ Work schedule aligned to the assigned team or project.

Monday-Friday workweek.

Day off on your birthday.

Major Medical Expenses insurance (Mexico only).

️ Life insurance (Mexico only).

Multicultural, international project teams.

Access to courses and certifications.

IT-focused meetups with external expert guests.

Virtual team-building events and interest groups.

English classes.

Opportunities across multiple business units.

Proudly certified as a Great Place to Work

#J-18808-Ljbffr

📌 Agentic AI Engineer, LangGraph and LLM Automation (Mexico & LATAM) (Heroica Puebla de Zaragoza)
🏢 Dacodes
📍 Heroica Puebla de Zaragoza