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Oferta verificada hace 10 horas

Ingeniero/a IA

Lãberit·ValenciaRemotoContrato indefinidoSénior
Salario no indicado
Resumen Vox
  • Rol del Ingeniero/a IA: Desarrollar y mantener la plataforma MarIA, diseñar topologías multiagente, construir loops de planificación y empaquetar conocimientos clínicos.
  • Requisitos clave: Experiencia en diseño de agentes, integración segura con sistemas EHR, evaluación de agentes y desarrollo web con automatización en Docker y GitHub Actions.
  • Condiciones y beneficios: Participar en decisiones arquitectónicas, trabajar en un entorno que requiere integración con plataformas hospitalarias y evaluación de seguridad y rendimiento.
Candidatarse en el origenSales de VoxJobs hacia infojobs.net — la candidatura se hace directamente en la empresa. infojobs.net

Descripción de la oferta

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.

Panel de transparencia

Fuente original
infojobs.net
Publicada
23 jul 2026 · fecha real
Última verificación
hace 10 horas
Puntuación de calidad
35/100
Salario indicado0
Empresa identificada0
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