Senior AI Engineer - Agentic Systems

Kavak · Mexico City

  • Senior
  • Full-time
  • Posted 2026-09-11
  • Confirmed live on 25 September 2026

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Job description

Sobre Kavak
Como el primer unicornio mexicano, con presencia en varios países y un modelo de negocio AI‑first, en Kavak estamos redefiniendo el mercado de autos usados y la experiencia de millones de usuarios en LatAm. Hemos sido una de las compañías mejor valoradas de la región y recientemente cerramos una ronda de inversión de USD $300M liderada por Andreessen Horowitz, una de las mayores inversiones que han hecho en Latinoamérica. Con este crecimiento, nos emociona sumar a más personas que nos ayuden a construir el próximo capítulo de nuestro producto, llevando al siguiente nivel nuestros esfuerzos de construir con inteligencia artificial.
 
Estamos construyendo con IA en nuestra operación core; desde comercio conversacional, hasta marketing generativo, hasta sistemas que extraen insights de millones de interacciones. Somos un equipo que imagina lo imposible, lo construye y vive la disrupción, la proactividad y la ambición en un contexto de hipercrecimiento.

Dentro de este ecosistema, Kuna, nuestra vertical fintech, es el motor financiero que lo hace posible. En Kuna, operamos con un stack AI-first: automatizamos procesos complejos con agentes que ejecutan decisiones en tiempo real (elegibilidad, perfilamiento, validación, originación). Construimos productos financieros escalables y operables, donde los agentes reemplazan tareas manuales repetitivas sin sacrificar control, auditabilidad ni compliance.
Buscamos personas capaces de diseñar y construir estos sistemas agenticos de punta a punta: definiendo qué es determinístico vs qué es IA, implementando validaciones que eviten riesgos, y orquestando herramientas y LLMs para automatizar sin fricción.

Sobre el Rol
Buscamos un/a Senior AI Engineer para el equipo Consumer Finance de Kuna.

Tu rol es diseñar, construir e iterar agentes que ejecuten procesos crediticios complejos. Vas a asumir ownership de flujos de punta a punta (elegibilidad → perfilamiento → originación), decidiendo qué partes son determinísticas (validaciones, gates de negocio) y qué partes necesitan IA (extracción, clasificación, razonamiento). Implementarás herramientas (tools) que los agentes usen para actuar contra sistemas reales (Buró de Crédito, almacenamiento de docs, etc).

No construirás chatbots: construirás sistemas agenticos que operen casos con estado, auditoría y escalación humana clara.

Trabajarás codo a codo con Producto, Negocio, Data e Ingeniería de Plataforma. Tu criterio técnico y tu entendimiento del problema de negocio serán críticos para decidir qué automatizar, cuándo escalar a humano, y cómo medir éxito (no es conversación: es casos originados, riesgo mitigado, operación sin fricción).

Responsabilidades
Agentic Engineering

• Diseñar e implementar agentes que ejecuten flujos crediticios complejos de punta a punta (elegibilidad, perfilamiento, simulación, validación documental, decisión de originación).

• Definir arquitectura de agentes: qué decisiones toma el LLM, qué son gates determinísticos (scores, reglas de negocio, validaciones), y cómo escalar a humano sin fricción.

• Construir y mantener la capa de tools/acciones que los agentes usan (integración con Buró, OCR, almacenamiento de docs, APIs internas). Definir contratos claros, idempotencia, auditoría.

• Evaluar e iterar agentes sistémicamente: qué casos rechaza correctamente, dónde hay falsos positivos, cuándo escala a humano. Implementar observabilidad agentic.

Integración y Producto

• Trabajar con Producto, Negocio, Data e Ingeniería de Plataforma para priorizar qué procesos se automatizan, en qué orden, y cuál es el estándar de confianza antes de escalar.

• Participar en decisiones de trade-offs: velocidad de agente vs exactitud, automatización total vs escalación humana, nuevas features vs mejorar validaciones existentes.

Calidad y Operaciones

• Asegurar que los agentes operen con máxima confianza: sin errores sistémicos, sin actuar sobre el cliente/caso equivocado, auditable para compliance.

• Documentar decisiones técnicas, políticas de validación, y guías para que humanos escalen casos cuando sea necesario.

Requerimientos
Must-Have

• 3+ años de experiencia con LLMs/modelos en producción (agentes, RAG, evaluación, fine-tuning, etc).

• Solidez en Python o lenguaje equivalente para agentic engineering. Experiencia con frameworks agentic (Anthropic SDK, CrewAI, LangChain, o similares).

• Mentalidad determinista: entiendes qué problemas NO deben ser LLM (gates crediticios, scoring, cálculos, matching de identidad) y diseñas arquitecturas que eviten sorpresas.

• Experiencia construyendo herramientas (tools) que agentes usen: APIs simples, contracts claros, error handling, idempotencia.

• Mentalidad de observabilidad: sabés cómo verificar que un agente valida bien, detectar falsos positivos, medir confianza antes de escalar.

Nice-to-Have (muy valorado)

• Experiencia previa en fintech, productos crediticios o plataformas transaccionales.

• Sólida comprensión de arquitectura distribuida,

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