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-remote Idioma:
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 fuerte 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!