Ingeniero/a de IA Generativa (LLMs, RAG y sistemas multiagente)

Acerca del puesto

knowmad mood busca un/a Ingeniero/a de IA Generativa para un proyecto estratégico de evolución de una plataforma de inteligencia artificial generativa para entornos empresariales. La compañía es una empresa líder en transformación digital formada por más de 3.000 personas, con sede en Madrid.

Responsabilidades principales

• Diseñar, desarrollar y desplegar agentes de IA para casos de uso empresariales.
• Implementar soluciones basadas en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas multiagente.
• Integrar agentes inteligentes con aplicaciones y sistemas corporativos mediante APIs y servicios.
• Garantizar la estabilidad, escalabilidad, resiliencia y rendimiento de las soluciones.
• Monitorizar el comportamiento de los agentes y definir mecanismos de observabilidad en producción.
• Analizar incidencias, realizar troubleshooting y análisis de causa raíz.
• Optimizar prompts, flujos de ejecución, consumo de tokens y utilización de modelos fundacionales.
• Colaborar con arquitectos, equipos de plataforma y áreas de negocio, y participar en la industrialización de soluciones de IA.
• Contribuir a la definición de estándares, buenas prácticas y modelos operativos.

Perfil requerido

• Mínimo 3 años de experiencia en desarrollo de software, ingeniería de plataformas o sistemas distribuidos.
• Experiencia sólida en desarrollo de software con Python.
• Conocimiento práctico de IA generativa, LLMs y aplicaciones empresariales basadas en IA.
• Experiencia en arquitecturas RAG, APIs y microservicios, y troubleshooting en entornos productivos.
• Nivel de inglés B2 o superior en un entorno técnico internacional.
• Capacidad analítica, orientación a la calidad y mentalidad de mejora continua.

Habilidades requeridas

• Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL.
• Experiencia con Docker, Git y entornos CI/CD.
• Conocimientos de observabilidad, monitorización, logging, trazabilidad y métricas.
• Se valoran frameworks de agentes (LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen), bases de datos vectoriales, herramientas de observabilidad (OpenTelemetry, Grafana, Prometheus, Elastic Stack), MLOps/AIOps y certificaciones cloud (Azure, AWS, GCP).

Lo que ofrecemos

• Modelo híbrido con 1 o 2 días de teletrabajo por semana.
• Horario flexible de entrada entre las 07:00 y las 10:00 horas.
• Jornada completa de 8 horas diarias y 1 hora para comer.
• Aproximadamente 30 días hábiles de vacaciones al año.