GenAI Engineer (Python) – Spain (100% Remoto)Oportunidad de unirte a una gran consultora internacional y trabajar en un proyecto de un gran banco.
Excelentes condiciones, beneficios, y plan de carrera!
Ubicación: España (contratación local)Modalidad: Full-remoteIdioma: Español (C1) + Inglés (B2+)Sobre el rol:Nos sumamos al core engineering team que está construyendo una plataforma de AI Agents de próxima generación para un banco líder en España.
Buscamos un/a GenAI Engineer con base sólida en Python y buenas prácticas de ingeniería para diseñar, implementar y escalar servicios y componentes de IA generativa en AWS con foco en seguridad, testing y confiabilidad.Creamos productos que la gente ama: unimos negocios y consumidores con tecnología (incluida IA) y creatividad para impulsar una transformación digital con impacto positivo.Responsabilidades:Diseñar y desarrollar servicios backend en Python (FastAPI/Flask) para orquestación de AI Agents y flujos LLM.Implementar tests unitarios e integración (pytest) y asegurar calidad/observabilidad (logs, métricas, trazas).
Integrar y administrar autenticación/autorización en AWS (IAM, Cognito) y manejo de secretos (AWS Secrets Manager).
Colaborar en equipos ágiles (Scrum/Kanban) con prácticas de code review, CI/CD y trunk-based development.Documentar decisiones técnicas, patrones y guardrails (seguridad, privacidad, cumplimiento).
(Deseable)
Construir pipelines de GenAI: prompts, evaluaciones, RAG, embeddings y vector stores.Requisitos (Must):Experiencia robusto en Python (3.x) y ecosistema profesional: FastAPI/Flask, Pydantic, typing.Testing: dominio de pytest, mocks/fixtures y integration tests.AWS AuthN/AuthZ práctico: IAM, Cognito (roles/policies, OAuth2/OIDC, JWT).
Trabajo habitual en Agile, Git y CI/CD (GitHub Actions/GitLab/Jenkins).
Fundamentos de diseño de APIs (REST; valorable GraphQL) y contenedores (Docker).
Plus (Nice-to-have):Experiencia previa en sector financiero (seguridad, compliance, auditoría).
Implementación de LLMs con LangChain / LlamaIndex, OpenAI SDK o AWS Bedrock.Librerías de IA/ML: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.Vector DBs / embeddings: pgvector, Pinecone, OpenSearch, FAISS.RAG y evals (Ragas, DeepEval), prompt engineering y guardrails.Infra/IaC: Terraform/CloudFormation, monitoreo (CloudWatch, OpenTelemetry).
Modo de aplicación:Si cumples con los requisitos, postula directamente aquí.
Si no es para ti, por favor remítelo a un colega a quién los cumpla!
¡Gracias!