• Experiencia práctica trabajando con sistemas agénticos.
• Conocimientos sobre conceptos de memoria compartida y su implementación, especialmente memoria rápida (fast memory).
• Conocimientos e implementación de conceptos de autorreparación (self-healing), por ejemplo: mitigación de bucles infinitos, gestión de fallos de forma controlada (graceful failures) y mecanismos de transferencia (handoffs).
• Experiencia con evaluadores del rendimiento de LLM, definición de KPIs y automatización de estos procesos.
• Conocimiento de Golden Images y definición de tamaños de muestra (sample sizes).
• Sólida experiencia práctica con sistemas RAG y con la configuración y fine-tuning de pipelines RAG.
• Conocimiento de estrategias de chunking (segmentación de documentos).
• Experiencia con caching y estrategias de optimización de tokens.
• Experiencia práctica en orquestación multiagente, incluyendo diferentes roles de agentes y sus respectivos triggers/disparadores.
• Conocimiento de librerías de Python, Llama/Ollama, CUDA, etc.
• Valorable especialmente: conocimientos de productos de Azure relacionados con los puntos anteriores.
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