AI Platform Engineer – DevEx & Design Systems
Summary
Designs and maintains AI infrastructure — MCP servers, agentic workflows, and LLM integrations — so development teams can consume and integrate the company's Design System quickly and automatically. Core stack: Node.js/TypeScript backend engineering plus LLM/agent tooling (Claude Code, Copilot, Cursor).
Buscamos a un/a AI Platform Engineer especializado/a en desarrollo de herramientas e infraestructura de Inteligencia Artificial para potenciar y transformar el uso de nuestro Design System.
En este rol no te encargarás de maquetar componentes UI ni de diseñar interfaces gráficas. Tu misión principal será diseñar la arquitectura, servidores y flujos de trabajo con IA (mediante el protocolo MCP) que permitan a nuestros equipos de desarrollo consumir, entender e integrar el Design System de forma más rápida, inteligente y automatizada.
Trabajarás en el punto de encuentro entre la ingeniería de software backend (Node.js / TypeScript) y la integración de modelos de lenguaje (LLMs, agentes y desarrollo asistido por IA).
Infraestructura de IA y MCP: Diseñar, construir y mantener servidores e integraciones bajo el protocolo Model Context Protocol (MCP) para conectar los recursos de nuestro Design System con asistentes de código y agentes de IA.
Herramientas para Desarrolladores (DevEx): Empaquetar capacidades de IA en herramientas modulares, reutilizables y bien documentadas que mejoren la productividad de los equipos.
Workflows Agénticos e Instrucciones: Desarrollar prompts estructurados, instrucciones para agentes de código y flujos automatizados para tareas comunes de desarrollo.
Ecosistema de IA: Establecer buenas prácticas de adopción de IA, control de contexto, gobernanza y seguridad de código generado por LLMs.
Documentación y Habilitación: Crear guías, plantillas y ejemplos técnicos que faciliten la adopción de estas soluciones internas por parte de otros ingenieros.
Base sólida de Ingeniería de Software: Experiencia comprobada construyendo APIs, lógica de negocio y arquitectura de software mantenible.
Experiencia práctica en MCP (Model Context Protocol): Desarrollo o integración real de servidores, herramientas o clientes MCP.
Dominio de TypeScript / JavaScript en Backend (Node.js): Capacidad para programar la lógica e integraciones de IA en el lenguaje estándar de nuestro ecosistema web.
Workflows de IA y Agentes: Experiencia integrando APIs de LLMs, tool calling, gestión de contexto e instrucciones estructuradas para asistentes de programación (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, etc.).
Capacidad de Empaquetado Técnico: Habilidad para convertir soluciones complejas en herramientas internas fáciles de adoptar por otros desarrolladores.
Familiaridad con la estructura y consumo de Design Systems, librerías de componentes UI (React, etc.) y documentación técnica.
Creación de herramientas CLI, automatizaciones internas o plataformas para desarrolladores.
Experiencia en testing automatizado y evaluación de calidad/precisión para respuestas de IA.