Senior Full-Stack Engineer

Requerimientos del cargo

IA agéntica

• Experiencia construyendo agentes o funcionalidades con LLMs en producción: tool use, orquestación multi-paso, manejo de contexto y evaluación de resultados.
• Uso avanzado de agentes de código en el trabajo diario, incluyendo saber configurarles contexto, skills y reglas para un proyecto específico.
• Criterio para usar IA sin delegar la responsabilidad técnica: sabes cuándo confiar en el output, cuándo revisarlo y cómo probarlo.
• Conocimiento de los riesgos propios de los agentes (prompt injection, fuga de datos vía herramientas, acciones no autorizadas) y de cómo mitigarlos.

Full stack

• Experiencia senior desarrollando aplicaciones full stack en producción, con responsabilidad de punta a punta sobre las funcionalidades que construyes.
• Dominio de TypeScript; experiencia con Angular (o disposición a trabajar con él) y Python/FastAPI, con criterio en manejo de estado y rendimiento.
• Experiencia desplegando y operando servicios en GCP (Cloud Run, Cloud SQL), con Docker y Terraform en el trabajo diario.
• Conocimiento práctico de SaaS B2B multi-tenant: separación de datos, autorización y trazabilidad.
• Diseño de sistemas resilientes y seguros: prevención de fallos, recuperación ante errores y capas de defensa frente a amenazas externas.

Projects

En LeyDeDatos construimos el software con el que las empresas gestionan sus obligaciones de protección de datos: registro de actividades de tratamiento, consentimientos, derechos de los titulares y clasificación de datos con IA. La nueva regulación chilena está obligando a miles de organizaciones a ordenar sus procesos ahora, y nosotros construimos la herramienta con la que lo harán. Lo que sale a producción hoy lo usan clientes reales mañana.

El desafío técnico es de los buenos: un SaaS B2B multi-tenant donde agentes de IA operan sobre información personal de organizaciones distintas. Aislamiento entre tenants, permisos y trazabilidad son parte del diseño de todo, incluidos los agentes. Aquí la IA agéntica no es un experimento: es producto.

Trabajamos con producto e ingeniería muy cerca, y cada persona tiene ownership real sobre lo que construye y voz en las decisiones. Quien entre ahora va a ayudar a definir cómo construimos software y, con el tiempo, a marcar su rumbo técnico.

Funciones del cargo

El rol tiene dos caras, y las dos importan:

• IA agéntica en el producto. Nuestro producto clasifica datos personales, automatiza flujos de cumplimiento y asiste a los usuarios con agentes. Vas a diseñar esos agentes: qué herramientas exponen, cómo se orquestan, cómo se evalúan y qué límites tienen. Como tocan datos personales de varias organizaciones, un agente tiene que respetar permisos, aislamiento entre tenants y trazabilidad igual que cualquier otra parte del sistema.
• IA agéntica en el desarrollo. Trabajamos con agentes de código integrados al flujo diario. Vas a mantener el contexto que hace que esos agentes funcionen bien en nuestro proyecto: documentación en Markdown, skills, reglas por repositorio y servidores MCP. Y vas a ser responsable de lo que llega a producción, lo haya escrito un humano o un agente.

En el día a día vas a:

• Construir funcionalidades completas con TypeScript, Node.js, React o Next.js, APIs y persistencia, desde la definición del problema hasta su operación en producción.
• Diseñar e integrar agentes en el producto: tool use, orquestación multi-paso, RAG, guardrails, evals y control de costos de inferencia.
• Definir cómo los agentes acceden a datos personales respetando permisos, aislamiento multi-tenant y auditoría.
• Mantener el contexto de los agentes de código del equipo (Markdown, skills, reglas, MCP).
• Desplegar y operar tus cambios en GCP, considerando disponibilidad, rendimiento y costos.
• Escribir pruebas, revisar código y aportar a la observabilidad de los servicios y de los agentes.

Condiciones

Tendrás ownership sobre funcionalidades relevantes, colaboración directa con el equipo y espacio para crecer hacia responsabilidades técnicas de mayor alcance.

• Modalidad híbrida en Santiago, Chile, con horario flexible.
• Contrato a plazo fijo inicial y luego indefinido. El primer período funciona como ajuste mutuo; la intención es continuar en indefinido.
• Jornada completa.
• Computador provisto por la empresa.

Opcionales (deseables)

• Haber construido o expuesto servidores MCP, o integrado agentes con sistemas externos vía herramientas.
• Experiencia con frameworks de evaluación de LLMs y con observabilidad de agentes en producción.
• Haber trabajado en productos regulados o con requisitos de auditoría.
• Experiencia diseñando autorización para aplicaciones empresariales.
• Experiencia con microservicios y patrones como CQRS o arquitectura hexagonal.
• CI/CD y pipelines de despliegue automatizados.
• Python o FastAPI para trabajar en un ecosistema con servicios de distintas tecnologías.