GenAI Engineer (Python) – Spain (100% Remoto)
Posibilidad 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!