Full-stack Engineer

Empresa: LÃBERIT
Provincia: 100% En remoto
Población: 
Descripción: Estamos buscando un/a Ingeniero/a Senior Full-Stack dedicado/a al desarrollo de nuestra plataforma MarIA: una aplicación web que permite a los profesionales de la salud configurar, supervisar y gestionar nuestro agente de IA de voz a voz en tiempo real. Trabajará con nuestro equipo central, asegurándose de que la aplicación se adapte sin problemas a decenas de miles de conversaciones simultáneas de IA. Funciones: * Diseñar y mantener el harness de nuestros agentes clínicos: bucle agéntico, registro de tools, gestión del presupuesto de tokens, condiciones de parada, compactación de contexto y política de reintentos. * Definir la topología multiagente adecuada a cada problema (subagentes con contexto aislado, skills, handoffs, router) y justificar por qué esa y no otra. * Construir loops de planificación de horizonte largo con estado persistido en filesystem: ficheros de plan, checkpoints de reanudación y puntos de control humano antes de acciones irreversibles sobre datos de paciente. * Empaquetar conocimiento procedimental clínico como Skills (SKILL.md, divulgación progresiva) y capacidades externas como servidores MCP propios sobre HIS/EHR, con permisos por nivel de riesgo (lectura / escritura / destructivo). * Montar y hacer crecer nuestra capa de evaluación de agentes: datasets de regresión, LLM-as-a-judge con criterios auditables, evals automáticas que bloqueen cambios en el harness y evals de seguridad del propio harness (inyección indirecta vía contenido clínico, timeouts, sobre-uso de tools), usando LangSmith, Braintrust, Langfuse, promptfoo, DeepEval, Inspect o similares. * Integrar de forma segura nuestros sistemas con hospitales y plataformas de historias clínicas electrónicas (EHR), incluyendo el modelo de permisos y trazabilidad de lo que el agente lee y escribe. * Instrumentar los agentes con trazas por span (Langsmith, OpenTelemetry, Sentry, o similares): coste, latencia por tool, tasa de éxito por paso, calidad de transcripción y hit rate de cache de prompt. * Desarrollar y evolucionar la aplicación web sobre la que los profesionales de salud interactúan con nuestros agentes, con criterio para dirigir y revisar código generado. * Mejorar la infraestructura del backend y automatizar despliegues con Docker y GitHub Actions, cuidando la experiencia del desarrollador y los entornos aislados donde corren los agentes. * Participar en decisiones clave de arquitectura: qué se resuelve con modelo, qué con harness determinista y qué con código plano. * Lo que buscamos: * * 3+ años desarrollando software en producción, con al menos 1 año llevando sistemas basados en LLM más allá de la demo: no wrappers de chat, sino sistemas con tools, estado y fallos reales. * Experiencia demostrable diseñando tool interfaces para agentes: esquemas tipados, validación de entradas, idempotencia y errores que el modelo pueda usar para corregirse. * Entendimiento profundo de gestión de contexto: qué entra en la ventana y por qué, compactación, memori...
Tecnologías: LLM, LangSmith, Braintrust, Langfuse,
Tipo de Contrato: Indefinido
Salario: Sin especificar
Experiencia: 3-5 años
Funciones: Inteligencia Artificial/Machine Learning - Programador
Formación mínima: FP2/Grado Superior
Descubre más: https://ift.tt/pc5LRSa


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