Estados Unidos
Launch Legends
Las Vegas Sands Corp.
Ingeniero/a de Software Senior - Desarrollo AI-First
Estados Unidos
Las Vegas, Nevada, United States
JavaScriptTypeScriptPythonJavaAWSGCPDockerKubernetesC#Go
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción del puesto
Descripción general del puesto
La responsabilidad principal del Ingeniero/a de Software Senior (Desarrollo AI-First) es diseñar, orquestar y validar aplicaciones de software creadas a través de flujos de trabajo de desarrollo impulsados por IA. Este no es un rol de desarrollador tradicional asistido por IA. En lugar de escribir la mayor parte del código manualmente, este rol opera dentro de un Ciclo de Vida de Desarrollo de Software (SDLC) AI-First donde los agentes de IA sirven como los principales productores de código, configuración y artefactos de prueba. El ingeniero proporciona dirección arquitectónica, ingeniería de contexto, gobernanza de bucle humano y responsabilidad final de todo el software entregado.
El Ingeniero/a de Software Senior combina fundamentos profundos de ingeniería de software con la capacidad de pensar en sistemas, diseñar flujos de trabajo de agentes efectivos y validar resultados generados por IA en dimensiones de seguridad, corrección, rendimiento y cumplimiento.
Requisitos Físicos
Todos los deberes se realizarán de acuerdo con las políticas, prácticas y procedimientos del departamento y de Las Vegas Sands Corp.. Se espera que todos los miembros del equipo de Las Vegas Sands Corp. se comporten de manera profesional en todo momento. Los miembros del equipo deben observar los estándares, requisitos de trabajo y reglas de conducta de la empresa.
Debe ser capaz de:
- Acceder físicamente a las áreas de trabajo asignadas con o sin adaptaciones razonables.
- Trabajar de forma remota según sea necesario.
- Trabajar en interiores y estar expuesto a varios factores ambientales como, entre otros, CRT, ruido y polvo.
- Utilizar un portátil y un teclado estándar para realizar las funciones esenciales del puesto.
Responsabilidades y Deberes Esenciales
* Diseño y Orquestación de Flujos de Trabajo de Agentes
- Diseñar, construir y mantener flujos de trabajo de agentes de IA que produzcan código de aplicación, configuración de infraestructura, conjuntos de pruebas y documentación.
- Descomponer requisitos complejos de aplicaciones en tareas discretas y bien definidas que los agentes de IA puedan ejecutar de manera efectiva dentro de límites definidos.
- Seleccionar y configurar modelos de IA apropiados, marcos de agentes y herramientas para cada flujo de trabajo según la complejidad de la tarea, el nivel de riesgo y las consideraciones de costo.
- Construir y mantener almacenes de contexto que proporcionen a los agentes el conocimiento organizacional, los estándares de codificación, los patrones arquitectónicos y el contexto de dominio necesarios para producir resultados correctos y consistentes.
- Crear y mantener la cadena de herramientas del agente, incluyendo Habilidades (SKILL.md) para conocimiento de dominio reutilizable, ganchos para automatización determinista en puntos de flujo de trabajo definidos, y archivos de memoria de proyecto (CLAUDE.md, AGENTS.md) que proporcionan contexto persistente a través de sesiones de agente.
- Diseñar arquitecturas de subagentes que descompongan flujos de trabajo complejos en agentes especializados y con alcance definido, con acceso adecuado a herramientas, siguiendo el principio de mínimo privilegio para cada rol de agente.
- Aplicar prácticas de ingeniería compuesta que capturen sistemáticamente información, patrones y modos de fallo de cada ciclo de desarrollo, codificándolos en la memoria del proyecto, habilidades y configuraciones de agentes para que cada unidad de trabajo facilite el trabajo posterior y lo haga más confiable.
- Participar en sesiones de Elaboración en Grupo (Mob Elaboration) para refinar colaborativamente los requisitos, criterios de aceptación y paquetes de contexto antes de que comience la ejecución del agente.
* Verificación y Garantía de Calidad
- Aplicar un marco de verificación de múltiples capas a todos los resultados generados por IA, validando la corrección funcional, la postura de seguridad, las características de rendimiento, la calidad del código y el cumplimiento normativo.
- Establecer y aplicar puntos de control de gobernanza de bucle humano (HITL), en bucle (OHOTL) y post-bucle (AHOTL) apropiados al nivel de riesgo de cada flujo de trabajo.
- Revisar, probar y aprobar el código generado por IA, asegurando que cumpla con los estándares de codificación de Sands, las directrices arquitectónicas y los requisitos de seguridad antes de su promoción a producción.
- Diseñar y mantener canalizaciones de verificación automatizadas que complementen la revisión humana, incluyendo bancos de pruebas, puertas de análisis estático y telemetría en tiempo de ejecución.
- Identificar y remediar patrones de deriva del agente, alucinación o degradación de la calidad en ejecuciones repetidas de flujos de trabajo.
- Implementar sistemas de observabilidad y telemetría de agentes que rastreen el comportamiento del agente, los patrones de llamadas a herramientas, el consumo de tokens y las métricas de calidad de salida en todos los flujos de trabajo.
* Desarrollo de Aplicaciones y Arquitectura
- Diseñar y entregar aplicaciones full-stack en capas web, de API y de datos utilizando metodologías AI-First como enfoque de desarrollo principal.
- Definir la arquitectura del sistema, los modelos de datos, los contratos de API y los patrones de integración que sirvan como contexto fundamental para el desarrollo impulsado por agentes.
- Colaborar con equipos multifuncionales, incluyendo producto, diseño, infraestructura y seguridad, para traducir los requisitos de negocio en flujos de trabajo de agentes ejecutables.
- Coordinar con equipos de desarrollo en ubicaciones globales para garantizar la coherencia en los flujos de trabajo de agentes, los estándares de codificación y las prácticas de verificación.
- Mantener la capacidad de escribir, depurar y refactorizar código directamente cuando los resultados de los agentes requieran intervención manual o al explorar enfoques arquitectónicos novedosos.
- Asegurar que todas las aplicaciones entregadas cumplan con los estándares empresariales de escalabilidad, mantenibilidad, observabilidad y preparación operativa.
- Diseñar y construir servidores MCP personalizados que expongan herramientas internas, bases de datos y sistemas de negocio a los agentes de IA a través de interfaces estandarizadas, permitiendo a los agentes interactuar con los datos empresariales de forma segura y fiable.
* Mejora Continua y Mentoría
- Evaluar modelos de IA emergentes, marcos de agentes, servidores MCP y herramientas de desarrollo para mejorar continuamente la efectividad del flujo de trabajo y la calidad de los resultados.
- Mentorizar a los miembros del equipo en prácticas de desarrollo AI-First, técnicas de ingeniería de contexto y metodologías de verificación.
- Contribuir a la evolución del estándar SDLC AI-First de Sands, proponiendo refinamientos basados en la experiencia práctica y resultados medibles.
- Documentar patrones de flujo de trabajo de agentes, bibliotecas de prompts, estructuras de almacén de contexto y lecciones aprendidas para construir conocimiento institucional.
- Monitorizar y optimizar el consumo de tokens y los costos en todos los flujos de trabajo de agentes, implementando estrategias como el modo de planificación, la edición de contexto, la división en múltiples sesiones y la gestión eficiente de la ventana de contexto para controlar los gastos operativos.
- Participar en sesiones de Construcción en Grupo (Mob Construction), guiando la ejecución del agente en tiempo real y entrenando a los miembros del equipo en técnicas de orquestación efectivas.
- Realizar las tareas del puesto de manera segura.
- Asistir al trabajo según lo programado de manera consistente y regular.
- Realizar otras tareas relacionadas según se asignen.
Cualificaciones Mínimas
- Tener al menos 21 años de edad.
- Prueba de autorización para trabajar en los Estados Unidos.
- Título de Grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o un campo relacionado, o experiencia profesional equivalente.
- Debe ser capaz de obtener y mantener cualquier certificación o licencia, según lo requiera la ley o la política.
- 7+ años de experiencia profesional en desarrollo de software, con progresión demostrada a roles senior o de liderazgo.
- 1+ años de experiencia práctica utilizando herramientas de desarrollo asistido por IA (como GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Windsurf o similares) como parte central del flujo de trabajo de desarrollo diario.
- Sólido conocimiento fundamental en al menos dos ecosistemas de programación importantes (por ejemplo, .NET/C#, JavaScript/TypeScript, Python, Java, Go), con la capacidad de evaluar y validar código generado por IA en cualquier lenguaje relevante para un proyecto dado.
- Conocimiento práctico de bases de datos relacionales y no relacionales, incluyendo modelado de datos, optimización de consultas y diseño de esquemas.
- Experiencia con plataformas en la nube (Azure preferido, AWS o GCP también aceptables), incluyendo despliegue, configuración y gestión de costos.
- Conocimiento práctico de prácticas de DevOps, canalizaciones de CI/CD y conceptos de infraestructura como código.
- Experiencia con contenedores (Docker) y orquestación de contenedores (Kubernetes o similar).
- Capacidad demostrada para realizar revisiones de código exhaustivas, identificar defectos en resultados generados por IA y proporcionar retroalimentación técnica constructiva.
- Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal, con la capacidad de articular decisiones técnicas y compromisos tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.
- Sólidas habilidades interpersonales con la capacidad de comunicarse eficazmente e interactuar apropiadamente con la gerencia, otros miembros del equipo y contactos externos de diferentes orígenes y niveles de experiencia.
Cualificaciones Preferidas
- Experiencia en el diseño de arquitecturas multiagente y de subagentes utilizando marcos como LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel o capas de orquestación personalizadas. Comprensión de la planificación de agentes, el uso de herramientas, la memoria, el razonamiento de múltiples pasos y los patrones de acceso a herramientas con alcance definido.
- Experiencia práctica en la construcción de paquetes de contexto estructurados para LLMs, incluyendo diseño de prompts, canalizaciones RAG, optimización de ventanas de contexto, archivos de memoria de proyecto (CLAUDE.md, AGENTS.md) e integración con servidores MCP. Comprensión de estrategias tácticas de gestión de contexto como el modo de planificación, la edición de contexto y la división en múltiples sesiones.
- Experiencia en la creación de Habilidades (SKILL.md), configuración de ganchos para automatización determinista, construcción de servidores MCP personalizados y ensamblaje de cadenas de herramientas de agentes que permitan flujos de trabajo repetibles y de calidad de producción.
- Experiencia en la implementación de modelos de supervisión de bucle humano, canalizaciones de evaluación automatizada y estrategias para detectar deriva del agente o alucinaciones. Familiaridad con la telemetría de agentes, la monitorización del consumo de tokens y la gobernanza de costos en flujos de trabajo multiagente.
- Experiencia con microservicios, arquitecturas basadas en eventos o sistemas basados en mensajes (Kafka, RabbitMQ, Azure Service Bus). Comprensión de patrones de integración empresarial a escala.
- Conocimiento de prácticas de desarrollo seguro, directrices OWASP y experiencia trabajando en industrias reguladas (juegos, finanzas, hostelería o similares). Comprensión de la privacidad de datos y principios de IA responsable.
- Experiencia con pruebas unitarias, pruebas de integración, marcos de pruebas de extremo a extremo y puertas de calidad automatizadas. Experiencia en la evaluación de la cobertura de pruebas generada por IA y la identificación de lagunas.
- Historial de mentoría a desarrolladores, liderazgo de iniciativas técnicas y promoción de la adopción de nuevas prácticas de desarrollo en equipos.
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