Detalles consultados el 09-11-2026. La disponibilidad final se confirma al postular.

Modalidad Remoto

Desde dónde Chile y más

Peru, Colombia, Argentina , Chile

Sueldo publicado No publicado

Dedicación Tiempo completo

Del aviso original

Lo que dice el aviso

- 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, Lang Chain, 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

Texto del anunciante, sin resumir. Abajo está el aviso completo.

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Prepara ejemplos de tu experiencia que respondan a los requisitos publicados. Si falta un dato relevante para ti, confírmalo con la empresa.

Datos que conviene confirmar

- Si el texto del aviso no indica sueldo o forma de pago, consúltalos con la empresa.

Idioma original: Español. Se conserva su redacción y las condiciones publicadas.

La fuente, sin mezclar con el resumen

Aviso completo del anunciante

Idioma original: Español. Se conserva su redacción y las condiciones publicadas.

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Sobre el cargo

- En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.
- La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión,



con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.

Qué harás

- Diseñar y mantener la orquestación multi-agente: Implementar flujos de decisión complejos entre agentes LLM usando frameworks como Pydantic AI, Lang Chain 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

Qué pide la empresa

- 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, Lang Chain, 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 requerer alineación

Deseable, según el aviso

- 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 — Blue Scope 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)

Condiciones y beneficios publicados

- Contrato a largo plazo.
- 100% Remoto.
- Vacaciones y PTOs
- Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
- 2 revisiones salariales al año.
- Clases de inglés.
- Equipamiento Apple.
- Plataforma de cursos en linea
- Budget para compra de libros.
- Budget para compra de materiales de trabajo
- mucho mas..

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📌 Back-end AI Engineer Python / LLM Orchestration (Chile)
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📍 Chile