Software Engineer BackEnd AWS Sr

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Perfil de Desarrollador Python — Lambda para Agentes de IA

• Python 3.x avanzado (tipado, manejo de excepciones, async/await si aplica)
• Diseño de funciones serverless (patrones de handler, cold starts, límites de memoria/tiempo)
• Manejo de dependencias con Lambda Layers, contenedores de Lambda o paquetes zip
• Buenas prácticas de logging, manejo de errores y reintentos (retry/backoff)
• Testing unitario e integración (pytest, moto para mockear AWS)

• AWS Lambda: configuración, versionado, alias, variables de entorno, memoria/timeout, concurrencia reservada, capas (Layers)
• AWS Bedrock (deseable):
• SDK boto3 (bedrock-runtime, bedrock-agent-runtime)
• Invocación de modelos (InvokeModel, InvokeModelWithResponseStream)
• Bedrock Agents (creación, action groups, orchestration)
• Manejo de prompts, tokens, streaming de respuestas
• AWS API Gateway (opcional): Autorización (IAM, Cognito, API Keys, Lambda Authorizers), mapeo de solicitudes/respuestas, throttling
• Observabilidad (opcional): CloudWatch Logs, X-Ray para trazabilidad distribuida entre Gateway → Lambda → Bedrock → Legacy

• Conectividad a bases de datos.
• Protocolos y formatos comunes en legacy: SOAP/XML, EDI, RPC, colas MQ, sockets TCP
• Transformación de datos (mapeo de esquemas, serialización/deserialización)
• Manejo de autenticación legacy (certificados, tokens propietarios, LDAP/AD)
• Patrones de resiliencia: circuit breaker, timeout handling, colas de reintento (SQS/DLQ)

• Manejo seguro de secretos (AWS Secrets Manager / Parameter Store)
• Cifrado en tránsito y en reposo
• Validación y sanitización de entradas (especialmente relevante al pasar datos entre agentes de IA y sistemas legacy, para evitar inyección de prompts o payloads maliciosos)

• Conocimiento de arquitecturas de agentes de IA (function calling, tool use, orquestación multi-agente)
• IAM: políticas de mínimo privilegio, roles de ejecución para Lambda, resource-based policies
• Familiaridad con CI/CD (CodePipeline, GitHub Actions) para despliegue de funciones
• Experiencia previa integrando CRMs, mainframes o sistemas propietarios

1. Diseño de la lógica de mediación: construir handlers de Lambda que reciban solicitudes desde API Gateway, las transformen y las enruten hacia Bedrock o hacia los sistemas legacy según corresponda.
2. Integración con AWS Bedrock: implementar la invocación de modelos y/o agentes de Bedrock, incluyendo manejo de prompts, parámetros de inferencia, streaming y parseo de respuestas.
3. Desarrollo de conectores a sistemas legacy: construir adaptadores en Python que traduzcan las solicitudes/respuestas entre el formato usado por los agentes de IA y el formato nativo del sistema legacy correspondiente.
4. Transformación y validación de datos: asegurar que los payloads que viajan entre Bedrock, Lambda y legacy sean consistentes, validados y libres de errores de esquema.
5. Configuración de seguridad: aplicar configuración de autenticación y/o autorización en funciones Lambda para acceso a LLM y sistemas Legacy.
6. Manejo de errores y resiliencia: implementar reintentos, timeouts, colas de dead-letter (DLQ) y fallback ante fallos de conexión con sistemas legacy o límites de Bedrock.
7. Observabilidad: instrumentar las Lambdas con logs estructurados y trazas (CloudWatch/X-Ray) para poder auditar el flujo completo.
8. Pruebas: escribir pruebas unitarias y de integración (mockeando Bedrock y sistemas legacy) para validar el comportamiento de cada Lambda antes de desplegar.
9. Documentación técnica: documentar contratos de API, formatos de entrada/salida esperados por cada Lambda, y decisiones de diseño relevantes para el equipo.
10. Despliegue y mantenimiento: participar en el empaquetado y despliegue de las funciones (vía IaC o pipelines), y dar soporte ante incidentes o cambios que impacten la integración.