Back-end AI Engineer Python / LLM Orchestration

Worldwide | Aug. 31, 2026

Report as Closed

Company: Improving

Type: Remote

Employment: Full-time

Description: Improving is an IT services firm focused on AI, Data, and Applications. We modernize legacy systems, build cloud-native platforms, and deliver future-ready solutions through collaborative, long-term partnerships that drive measurable outcomes.

✓ 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

• 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

• 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..

• 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)

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