Coretek es un proveedor de servicios gestionados experto en Microsoft Azure y una consultora de tecnología cloud que presta servicio a organizaciones gubernamentales y de los sectores sanitario, industrial y financiero. Su trabajo abarca la migración a la nube, la modernización de aplicaciones, la automatización de DevOps, la gestión de entornos de trabajo, la ciberseguridad y soluciones de inteligencia artificial desarrolladas con Azure OpenAI y tecnologías de aprendizaje automático. Coretek también ofrece servicios de seguridad y observabilidad mediante plataformas como Palo Alto y Dynatrace, además de colaboraciones con Imprivata y Citrix. Su equipo multidisciplinar ayuda a sus clientes a modernizar sus infraestructuras, reforzar la seguridad y desarrollar capacidades prácticas en la nube y la inteligencia artificial.
Desarrollador sénior de IA agéntica en Coretek — Híbrido en India
Crea agentes de IA fiables y seguros en Azure para clientes de Coretek, abarcando RAG, integraciones de herramientas, evaluación, observabilidad y puesta en producción.
Descripción
- Diseñar, desarrollar y lanzar aplicaciones de IA agéntica basadas en Azure con razonamiento, llamadas a herramientas, recuperación, memoria y puntos de revisión humana.
- Desarrollar canalizaciones RAG que cubran fragmentación, embeddings, indexación, búsqueda híbrida y semántica, reranking y fundamentación mediante citas.
- Conectar agentes con los sistemas de los clientes mediante API, bases de datos y servidores MCP, incluidas las definiciones y los esquemas de las herramientas.
- Crear entornos de evaluación y conjuntos de datos de referencia para medir la precisión, la fundamentación y la finalización de tareas.
- Añadir trazabilidad, telemetría de tokens y costes, presupuestos de latencia, rutas de respaldo y alertas de regresión a los agentes en producción.
- Desarrollar medidas de protección contra la inyección de prompts, filtrado de contenido, PII, validación de salidas y límites de aprobación humana.
- Mejorar los costes y la latencia mediante la selección de modelos, el almacenamiento en caché de prompts, la gestión del contexto, el procesamiento por lotes y el enrutamiento de modelos.
- Utilizar control de versiones, revisión de código, pruebas automatizadas, CI/CD y prácticas de versionado de prompts y modelos.
- Contenerizar y desplegar servicios de agentes mientras se gestionan compilaciones, lanzamientos, escalado y configuración en tiempo de ejecución.
- Establecer la dirección técnica de los proyectos con clientes y apoyar el crecimiento de ingenieros júnior.
- Colaborar directamente con los clientes para definir casos de uso de agentes y evaluar las capacidades y limitaciones de los modelos.
- Trabajar con gestores de proyectos, ingenieros de datos y equipos de aplicaciones para entregar soluciones completas y documentarlas para su funcionamiento continuo.
Requisitos
- Siete o más años de experiencia en ingeniería de software, datos o ML, incluidos al menos dos años desarrollando aplicaciones basadas en LLM o agénticas utilizadas por usuarios reales.
- Sólida experiencia práctica en desarrollo con Python, incluidas pruebas, empaquetado y revisión de código.
- Experiencia práctica con API de LLM y frameworks de agentes como Microsoft Agent Framework, Azure AI Foundry, Azure OpenAI o LangGraph.
- Conocimientos prácticos de llamadas a herramientas y funciones, salidas estructuradas, bucles de planificación y reflexión, traspasos entre múltiples agentes y flujos de trabajo deterministas.
- Experiencia desarrollando sistemas RAG con almacenes de búsqueda vectorial o híbrida como Azure AI Search, PostgreSQL con pgvector o Cosmos DB.
- Experiencia en ingeniería de prompts, incluidos prompts de sistema, estrategias few-shot, gestión de ventanas de contexto e iteración sistemática de conjuntos de evaluación.
- Experiencia en producción con Docker y Kubernetes, incluidas imágenes, configuración, secretos y despliegue y escalado de cargas de trabajo en AKS o una plataforma equivalente.
- Experiencia desplegando y operando servicios de Azure como AKS, Container Apps, Azure Functions o App Service.
- Sólidos fundamentos de API y datos, incluidos REST, programación asíncrona, SQL y diseño de esquemas JSON Schema.
- Experiencia con flujos de desarrollo basados en Git y entregas CI/CD.
- Excelentes habilidades de comunicación, con capacidad para explicar temas técnicos complejos y establecer expectativas realistas sobre las capacidades y los riesgos de la IA.
- Capacidad avanzada de análisis y depuración, incluida la investigación de fallos no deterministas de agentes.
- Experiencia sustancial trabajando con clientes en un contexto técnico consultivo.
- Experiencia desarrollando servidores o clientes MCP.
- Familiaridad con herramientas de observabilidad y evaluación de LLM como las evaluaciones de Azure AI Foundry, LangSmith o el tracing de OpenTelemetry.
- Familiaridad con redes, identidad y seguridad de Azure, incluidos Managed Identity, Key Vault y Private Endpoints.
- Experiencia con ajuste fino, destilación o despliegue de modelos de lenguaje pequeños.
- Experiencia con Microsoft Fabric, Azure Databricks o Azure Synapse.
- Experiencia con inteligencia documental y entradas multimodales, incluidos Azure AI Document Intelligence, visión o voz.
- Experiencia en entornos regulados relacionados con HIPAA, SOC 2, GDPR o la Ley DPDP.
- Experiencia en infraestructura como código con Terraform, Bicep o Helm.
- Capacidad demostrada para gestionar varios proyectos de clientes y entregar trabajo de alta calidad dentro de los plazos.
- Experiencia utilizando Azure DevOps o GitHub para control de código fuente y canalizaciones.