Buscamos un/a Ingeniero/a de IA Generativa con experiencia intermedia para incorporarse a un equipo enfocado en el diseño y desarrollo de soluciones avanzadas basadas en modelos de lenguaje y sistemas agenticos. La persona seleccionada participará en la construcción de aplicaciones inteligentes, pipelines de datos y arquitecturas escalables en entornos cloud.
Puesto híbrido en Madrid. 2 días en la oficina, 3 días de teletrabajo.
Responsabilidades principales
* Diseñar, desarrollar y desplegar aplicaciones basadas en IA generativa.
* Implementar soluciones utilizando frameworks como LangChain y LangGraph para orquestación de agentes y flujos complejos.
* Construir e integrar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para mejorar la precisión y relevancia de los modelos.
* Desarrollar e integrar APIs REST para la exposición de servicios de IA.
* Colaborar en la definición de arquitecturas escalables en entornos cloud (Azure o GCP).
* Participar en la automatización de procesos mediante pipelines CI/CD.
* Contenerizar aplicaciones utilizando Docker para entornos reproducibles y portables.
* Evaluar y optimizar el rendimiento de modelos y sistemas agenticos.
Requisitos técnicos
* Experiencia: 2 a 4 años en desarrollo de software, con foco en IA/ML o sistemas backend avanzados.
* Python (nivel avanzado) .
* Experiencia con LangChain o frameworks similares.
* Conocimiento de LangGraph o herramientas similares para orquestación de agentes.
Infraestructura y despliegue:
* Docker.
* CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, u otros).
* Experiencia en entornos cloud (Azure o GCP).
* Desarrollo e integración de APIs REST.
Conceptos de IA:
* Experiencia práctica con arquitecturas RAG.
* Conocimiento de modelos de lenguaje (LLMs) y su integración en aplicaciones.
* Familiaridad con patrones de diseño de sistemas agenticos.
Valorable
* Experiencia con vector databases (FAISS, Pinecone, Weaviate, etc.).
* Conocimientos en observabilidad y evaluación de modelos de IA.
* Experiencia en prompt engineering y fine-tuning.
* Conocimientos básicos de MLOps.