Buscamos a una persona que será referente técnica en ingeniería de software nativa de IA en Bemobi: quien defina cómo los equipos especifican, delegan en agentes de IA y verifican lo que se entrega, sin renunciar a los fundamentos de arquitectura, calidad y seguridad.
Esta posición es responsable de los estándares de desarrollo asistido por agentes (specs, contexto, guardrails, verificación y harness compartido) y de la confiabilidad de lo que llega a producción. Actúa en desarrollo y operación, y mide el éxito por resultados para el negocio y para el usuario, no por volumen de código generado.
#BeABemober 💙🚀
- Especificación y contexto: definir el estándar de specs verificables (pre y postcondiciones, invariantes, Given/When/Then) y mantener el contexto que usan los agentes (, , skills y restricciones).
- Descomposición y orquestación: dividir problemas complejos en unidades que un agente ejecuta y una persona puede verificar, coordinando varios agentes, worktrees aislados y traspasos de tareas.
- Política de delegación: definir con los equipos qué se delega a la IA (lo que es fácil de verificar, de bajo riesgo o repetitivo) y qué queda en manos de las personas (diseño, decisiones de producto y contexto organizacional).
- Verificación: establecer la estrategia de pruebas, evals, mutation testing y benchmarks, y llevar la revisión de código hacia el foco en la intención y el riesgo, que escala con el volumen generado por agentes.
- Guardrails determinísticos: garantizar CI riguroso, protección de ramas, CODEOWNERS, lotes pequeños y rollback sencillo como base de confianza en el sistema.
- Seguridad desde el inicio: diseñar agentes con identidad propia, mínimo privilegio, sandbox y defensa en profundidad, junto con Seguridad de la Información.
- Harness como producto: evolucionar la configuración compartida de ingeniería (instrucciones, herramientas, hooks y skills), incorporando lo que se aprende de cada falla.
- Operación y confiabilidad: definir los niveles de autonomía de los agentes en producción (L0 a L3), con autorización progresiva, dry-run y mecanismo de parada inmediata; tratar cada agente como un servicio, con SLOs, observabilidad y plan de contingencia.
- IA en la operación: aplicar IA donde aporta valor (playbooks, detección de anomalías, RCA, borrador de postmortem y traspaso de incidentes), sin reemplazar la automatización clásica que ya resuelve el problema.
- Formación del equipo: mentorizar activamente, especialmente a personas juniors y semi seniors, y mantener trayectorias de fundamentos con práctica deliberada sin IA, combatiendo la atrofia de habilidades.
- Comunicación con el negocio: traducir los límites, riesgos y beneficios de la IA para la dirección y las áreas de negocio, sustentando las decisiones técnicas con datos.
- Experiencia sólida en ingeniería de software, con trayectoria como referente técnico (Staff, Principal o Tech Lead) en sistemas de producción de alta escala.
- Fundamentos sólidos: arquitectura, estructuras de datos, invariantes y límites de seguridad, la base para identificar código generado "casi correcto".
- Uso intensivo y comprobado de agentes de IA en el día a día del desarrollo, con dominio de context engineering y spec-driven development.
- Práctica en TDD, pruebas automatizadas y evals, y capacidad para diseñar estrategias de verificación para código generado por IA.
- Experiencia con CI/CD, control de versiones, protección de ramas y entrega en lotes pequeños.
- Experiencia en operación de sistemas: observabilidad, SLOs, respuesta a incidentes y postmortems.
- Seguridad aplicada: mínimo privilegio, aislamiento y gestión de identidades y secretos.
- Criterio y desconfianza calibrada: saber cuándo detenerse y revisar, sin rechazar la IA ni confiar ciegamente en ella.
- Pensamiento sistémico y de riesgo, con foco en resultados para el negocio y para el usuario.
- Buena comunicación con áreas técnicas, dirección y negocio, y disposición real para mentorizar.
Diferenciales
- Experiencia con orquestación de múltiples agentes y con harness compartido entre equipos.
- Experiencia en SRE o platform engineering, incluyendo gobernanza de agentes en producción y evaluaciones continuas (incluido LLM-as-a-Judge).
- Experiencia con mutation testing, benchmarks de rendimiento o pruebas de resiliencia.
- Proyectos publicados construidos con agentes, con atención a la seguridad y a la resistencia a ataques.
- Experiencia en pagos, fintech, telecom u otros entornos de alto volumen transaccional.
- Historial de formación de ingenieros y de creación de trayectorias técnicas.
Información adicional
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Publicado originalmente en Himalayas
