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.Por favor, presente su candidatura sin demora si su perfil encaja bien con este puesto, debido al alto nivel de interés.Puesto híbrido en Madrid. 2 días en la oficina, 3 días de teletrabajo.Responsabilidades principalesDiseñar, 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 técnicosExperiencia: 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.ValorableExperiencia con vector databases (FAISS, Pinecone, Weaviate, etc.).Conocimientos en observabilidad y evaluación de modelos de IA.Experiencia en prompt engineering y fine-tuning. xhfqzwm Conocimientos básicos de MLOps.