Ingeniero/a de Software Sénior II - Inteligencia Agéntica Senior Software Engineer II - Agentic Intelligence
- Remoto (EE. UU.)
- $183,340 – $206,000 por año
- Tiempo completo
- Publicado hace 10 horas
Se postulará en el sitio web original.
Sobre este empleo
Lo que estamos creando
Honeycomb es un servicio para el futuro cercano y el presente que define la observabilidad y eleva las expectativas sobre lo que pueden hacer las herramientas para desarrolladores. Trabajamos con empresas reconocidas como HelloFresh, Slack, LaunchDarkly y Vanguard, entre otras, en una variedad de industrias. Este es un momento emocionante en nuestra trayectoria: cerramos una ronda de financiación Serie D, superamos los 200 empleados y Forbes nos incluyó en su lista de las mejores startups de Estados Unidos en 2022 y 2023.
Si quieres ver en qué hemos estado trabajando, consulta estas publicaciones del blog y los comunicados de prensa de Honeycomb.io.
Quiénes somos
Nos une el impacto y nos quedamos por la cultura. Somos un grupo de personas talentosas, con opiniones propias, apasionadas, firmemente comprometidas con la inclusión y responsables. Tenemos convicciones y nos esforzamos por vivir nuestros valores todos los días. Queremos que nuestro equipo haga lo que realmente le apasiona junto a colegas muy talentosos (pero humildes).
Cómo trabajamos
Somos una empresa totalmente distribuida, lo que significa que creemos que lo importante no es dónde trabajas, sino cómo cumples tus objetivos. Invertimos en nuestro equipo y nos importa cómo te adaptas a nuestra cultura y nuestros procesos. Al mismo tiempo, desde el primer día brindamos mucha confianza, autonomía y responsabilidad.
Acerca del puesto
Los agentes de IA de Honeycomb investigan, razonan y actúan sobre datos reales de observabilidad. Operan en Canvas: el espacio de trabajo agéntico donde los ingenieros acuden para comprender sus sistemas.
El equipo de Inteligencia Agéntica lanzó Canvas, el servidor MCP de Honeycomb y las interfaces Canvas Agent y Canvas Skills. Actualmente buscamos a alguien con amplia experiencia en agentes que la aproveche para ampliar lo que el equipo puede crear: nuevos agentes, nuevas funcionalidades en Canvas, memoria, conciencia espacial y un ciclo de Bedrock con mejor rendimiento.
El almacén de datos de Honeycomb es rápido y acepta datos con alta cardinalidad; eso es lo que hace que los agentes creados sobre esta plataforma sean distintos de cualquier otro agente desarrollado sobre un backend de observabilidad convencional. Este puesto consiste en aprovechar esa capacidad para crear agentes que puedan hacer cosas que ningún otro producto de observabilidad puede hacer, porque los datos subyacentes lo permiten.
Parte de este trabajo comenzará como un prototipo. Se espera que el código recorra todo el proceso, desde una primera versión preliminar hasta llegar a algo que funcione bien en producción.
Lo que harás
- Diseñar y entregar agentes listos para producción. Crear agentes que investiguen, razonen y actúen sobre datos de observabilidad en tiempo real dentro de Canvas. Los ingenieros deben poder confiar en estos agentes en situaciones de mucha presión, incluso durante un incidente. Llevar uno desde una primera versión preliminar hasta algo que resista el tráfico de producción.
- Hacerte cargo del trabajo con agentes y contribuir a todo el producto. Definir el alcance, desarrollar, lanzar y mantener los agentes, incluidas las evaluaciones que permiten determinar si mejoraron o simplemente cambiaron. Este puesto se centra en agentes y también incluye algo de desarrollo full stack.
- Crear agentes que solo Honeycomb puede crear. Aprovechar un almacén de datos que devuelve en segundos consultas de alta cardinalidad para razonar sobre señales que un backend convencional no puede ofrecer con este nivel de detalle: correlacionar datos entre servicios, profundizar en un solo rastro y comparar antes y después de un despliegue.
- Ampliar las funcionalidades y decidir qué viene después. Lanzar nuevas capacidades en Canvas, el servidor MCP y Canvas Skills: memoria, conciencia espacial y un ciclo de Bedrock más rápido; y defender qué debería venir después con código funcional. Distinguir las exageraciones de las señales relevantes en un campo que tiene abundancia de ambas.
- Definir qué significa «bueno» para los agentes aquí. Establecer el estándar: que se mida con evaluaciones reales, que sea mantenible y que sea honesto respecto de sus limitaciones.
Proyectos de ejemplo
- Varios agentes colaborando en una misma investigación compartida en Canvas, cada uno planteando una hipótesis, publicando hallazgos y acotando el espacio de búsqueda para los demás, a fin de resolverla más rápido (blog).
- Investigación automática en cuanto se activa una alerta de consumo de SLO: el agente formula hipótesis y prepara visualizaciones antes de que una persona las revise, reduciendo el tiempo promedio hasta obtener información útil para quienes están de guardia (o11ycon 2026).
- Habilidades que codifican la experiencia especializada de un equipo, por ejemplo, umbrales de Kubernetes, para que los agentes y los colegas humanos puedan apoyarse en ellas (o11ycon 2026).
Lo que aportarás:
- Experiencia en ingeniería de IA y agentes. Has lanzado sistemas basados en LLM de los que la gente dependía en producción; no demostraciones ni modelos ajustados en un contexto de investigación. Sabes dónde fallan los sistemas de agentes y cómo diseñarlos para evitarlo.
- Responsabilidad integral. En un equipo pequeño no hay una fila de tareas para transferir. Puedes llevar algo desde un prototipo preliminar hasta un producto listo para producción sin necesitar que alguien detrás de ti se encargue de la ingeniería duradera.
- Criterio actualizado, no solo experiencia pasada. Tienes opiniones bien fundamentadas sobre los cambios en el diseño de agentes durante los últimos seis a doce meses que modificarían cómo los crearías hoy.
- Conocimientos profundos de arquitectura de agentes. Entiendes cómo un almacén de datos rápido y de alta cardinalidad cambia aquello sobre lo que un agente puede razonar y cómo diseñar para aprovecharlo.
- Criterio de producto. Puedes analizar lo que hace hoy la capa de agentes, determinar qué debería hacer después y defender esa propuesta con un prototipo, no con una presentación.
Aún mejor
- Experiencia en observabilidad o herramientas para desarrolladores. Los ingenieros son tus usuarios; tener familiaridad con ese entorno te permitirá adaptarte más rápido y mejorará el trabajo.
- Familiaridad con marcos de evaluación, herramientas para agentes, RAG e ingeniería de prompts.
Salario base según el nivel de experiencia
$183,340—$206,000 USD
Lo que obtendrás al unirte a la colmena:
- Una participación en nuestro éxito: generosas opciones de participación accionaria con un plan de acciones favorable para los empleados
- No depende de tus habilidades de negociación: nuestra remuneración se basa en niveles transparentes según la experiencia
- Tiempo para recargar energías con tiempo libre remunerado ilimitado (PTO)
- Una mentalidad y cultura que priorizan el trabajo distribuido (¡de verdad!)
- Subsidio para oficina en casa, espacio de coworking e Internet
- Cobertura integral de beneficios para empleados, con cobertura adicional disponible para dependientes
- Hasta 16 semanas de licencia parental remunerada, independientemente del camino hacia la maternidad o paternidad
- Subsidio anual para desarrollo profesional
- Y mucho más...
Ten en cuenta que actualmente no podemos patrocinar visas ni ayudar con transferencias de visa. Además, de conformidad con la ley aplicable, todas las personas contratadas deberán verificar su identidad y elegibilidad para trabajar.
Advertencia sobre phishing y estafas de contratación:
Nos tomamos muy en serio tu seguridad. Ten en cuenta que las estafas de contratación son cada vez más comunes y que los estafadores pueden crear direcciones de correo electrónico o sitios web para hacerse pasar por empleados de Honeycomb. Para ayudar a protegerte:
- Todas las comunicaciones provendrán de una dirección de correo electrónico @honeycomb.io
- En ocasiones trabajamos con agencias externas de reclutamiento. Estos socios utilizarán direcciones de correo electrónico comerciales legítimas, nunca cuentas personales como Gmail o Yahoo.
- Nuestro proceso de contratación nunca te pedirá que proporciones información financiera o personal confidencial, incluidos, entre otros:
- Números de Seguro Social o de identificación fiscal
- Números de tarjetas de crédito
- Información de cuentas bancarias
Diversidad y adaptaciones:
Nos comprometemos a crear un lugar de trabajo diverso, inclusivo y equitativo, donde se dé la bienvenida, se valore y se apoye a personas de todos los orígenes, identidades, experiencias y capacidades. Reconocemos que no existe un único camino hacia el éxito y valoramos las trayectorias profesionales no tradicionales y las perspectivas diversas como elementos clave para crear equipos más sólidos e innovadores.
Nos esforzamos por ofrecer una experiencia inclusiva en todas las etapas de nuestro proceso de contratación y con gusto proporcionaremos adaptaciones razonables según sea necesario. Si necesitas adaptaciones o formatos accesibles en cualquier momento durante nuestro proceso de contratación, comunícaselo a tu reclutador.
Como empleador que ofrece igualdad de oportunidades, nuestro proceso de contratación está diseñado para que te sientas a gusto y puedas mostrar tu mejor trabajo. Si hay algo que podamos hacer para mejorar tu experiencia, siempre estamos abiertos a recibir comentarios.
Aviso de privacidad:
Si solicitas un empleo en Honeycomb y tu solicitud no tiene éxito (o te retiras del proceso o rechazas nuestra oferta), Honeycomb conservará tu información después de tu solicitud durante un período de tiempo, de conformidad con las leyes locales. Conservamos esta información por varios motivos, entre ellos, por si enfrentamos una impugnación legal relacionada con una decisión de contratación, para considerarte para otros puestos actuales o futuros en Honeycomb y para ayudarnos a comprender, analizar y mejorar nuestros procesos de contratación.
Para obtener más información sobre nuestras prácticas de privacidad, consulta el Aviso de privacidad de Honeycomb.
Si no quieres que conservemos tu información para considerarte para otros puestos, o quieres que la actualicemos, comunícate con . Ten en cuenta, sin embargo, que es posible que conservemos cierta información si así lo exige la ley o si es necesario para protegernos de reclamaciones legales.
Publicado originalmente en Himalayas
Anuncio original en inglés
What We’re Building
Honeycomb is a service for the near and present future, defining observability and raising expectations of what developer tools can do! We’re working with well known companies like HelloFresh, Slack, LaunchDarkly, and Vanguard and more across a range of industries. This is an exciting time in our trajectory, we’ve closed Series D funding, scaled past the 200-person mark, and were named to Forbes’ America’s Best Startups of 2022 and 2023!
If you want to see what we’ve been up to, please check out these blog posts and Honeycomb.io press releases.
Who We Are
We come for the impact, and stay for the culture! We’re a talented, opinionated, passionate, fiercely inclusive, and responsible group of bees. We have conviction and we strive to live our values every day. We want our people to do what they truly love amongst a team of highly talented (but humble) peers.
How We Work
We are a fully distributed company, which means we believe it is not where you sit, but how you deliver that matters most. We invest in our people and care about how you orient to our culture and processes. At the same time we imbue a lot of trust, autonomy, and accountability from Day 1.
About the role
AI agents at Honeycomb investigate, reason, and act on real observability data. They live in Canvas: the agentic workspace where engineers go to understand their systems.
The Agentic Intelligence team has shipped Canvas, the Honeycomb MCP server, and the Canvas Agent and Canvas Skills surfaces. What we're looking for today is someone who brings deep agent expertise and uses it to expand what the team can build: new agents, new surface area in Canvas, memory, spatial awareness, improved performance on our Bedrock loop.
Honeycomb's data store is fast and accepts high cardinality data; that's what makes agents built on top of it different from anything built on a conventional observability backend. This role is about taking advantage of that building agents that can do things no other observability product can do because the underlying data makes it possible.
Some of this work will start as a prototype. The expectation is that the code makes it through the full arc, from the rough first version through to something that holds up in production.
What you'll do
- Design and deliver production-grade agents. Build agents that investigate, reason, and act on live observability data inside Canvas. These agents must be trustworthy to engineers in high pressure situations, including mid-incident. Take one from rough first version to something that holds up under production traffic.
- Own the agent work; support the whole product. Scope, build, ship, and maintain the agents including the evals that tell you whether they got better or are just different. This role is agent-focused and also includes some fullstack development.
- Build agents only Honeycomb can build. Use a data store that returns high-cardinality queries in seconds to reason over signal a conventional backend can't serve at this fidelity correlating across services, drilling into a single trace, comparing before and after a deploy.
- Extend the surface, and decide what's next. Ship new capability into Canvas, the MCP server, and Canvas Skills memory, spatial awareness, a faster Bedrock loop and make the case for what comes after with working code. Distinguish hype from signal in a field with plenty of both.
- Define what "good" means for agents here. Set the bar: measurable against real evals, maintainable, and honest about their limits.
Example projects
- Multiple agents collaborating on one shared Canvas investigation each claiming a hypothesis, publishing findings, and narrowing the search space for the others so it resolves faster (blog).
- Auto-investigation the moment an SLO burn alert fires the agent forms hypotheses and prepares visualizations before a human looks, cutting mean-time-to-insight for on-call (o11ycon 2026).
- Skills that encode a team's domain expertise e.g. Kubernetes thresholds so agents and human colleagues can lean on them (o11ycon 2026).
What you'll bring:
- AI and agent engineering experience. You've shipped LLM-based systems people relied on in production not demos, not fine-tuned models in a research context. You know where agent systems break and how to design around it.
- End-to-end ownership. On a small team there's no handoff queue. You can take something from rough prototype to production-grade without needing someone behind you to do the durable engineering.
- Current judgment, not just past experience. You have informed opinions about what's shifted in agent design in the last six to twelve months that would change how you'd build today.
- Agent architecture depth. You understand how a fast, high-cardinality data store changes what an agent can reason about, and how to design for that.
- Product judgment. You can look at what the agent layer does today and see what it should do next and make that case with a prototype, not a deck.
Even better
- Observability or developer-tools background. Engineers are your users; you'll ramp faster with fluency in that world, and the work is better.
- Familiarity with eval frameworks, agent tooling, RAG, and prompt engineering.
Base Salary based on level of experience
$183,340—$206,000 USD
What you'll get when you join the Hive:
- A stake in our success - generous equity with employee-friendly stock program
- It’s not about how strong of a negotiator you are - our pay is based on transparent levels relative to experience
- Time to recharge with unlimited PTO
- A distributed-first mindset and culture (really!)
- Home office, co-working, and internet stipend
- Full benefits coverage for employees, with additional coverage available for dependents
- Up to 16 weeks of paid parental leave, regardless of path to parenthood
- Annual development allowance
- And much more...
Please note we cannot currently sponsor or support visa transfers at this time. Additionally, in compliance with applicable law, all persons hired will be required to verify identity and eligibility to work.
Phishing and Recruitment Scam Warning:
We take your security seriously. Please be aware that recruitment scams are increasingly common and scammers may create email addresses or websites to impersonate Honeycomb employees. To help protect you:
- All communications will come from an @honeycomb.io email address
- We occasionally work with external recruiting agencies. These partners will use legitimate business email addresses—never personal accounts like Gmail or Yahoo.
- Our recruiting process will never ask you to provide financial or sensitive personal information, including but not limited to:
- Social security or tax identification numbers
- Credit card numbers
- Bank account information
Diversity & Accommodations:
We're committed to building a diverse, inclusive, and equitable workplace—where people of all backgrounds, identities, experiences, and abilities are welcomed, valued, and supported. We recognize that there is no single path to success and embrace nontraditional career journeys and diverse perspectives as key to building stronger, more innovative teams.
We strive to ensure an inclusive experience throughout every stage of our hiring process and are happy to provide reasonable accommodations as needed. If you require accommodations or accessible formats at any point during our hiring process, please let your recruiter know.
As an equal opportunity employer our hiring process is designed to put you at ease and help you show your best work. If there’s anything we can do to improve your experience, we’re always open to feedback.
Privacy Notice:
If you apply for a job at Honeycomb and your application is unsuccessful (or you withdraw from the process or decline our offer), Honeycomb will retain your information after your application for a period of time in accordance with local laws. We retain this information for various reasons, including in case we face a legal challenge in respect of a recruitment decision, to consider you for other current or future jobs at Honeycomb, and to help us better understand, analyze and improve our recruitment processes.
For more information regarding our privacy practices please see the Honeycomb Privacy Notice.
If you do not want us to retain your information for consideration for other roles, or want us to update it, please contact . Please note, however, that we may retain some information if required by law or as necessary to protect ourselves from legal claims.
Originally posted on Himalayas
Los empleadores en JOBUS nunca le pedirán pagar, comprar equipo ni compartir datos bancarios o de Seguro Social antes de una oferta formal. Confianza y seguridad