Senior GenAI Engineer

Localización: España
 

Buscamos un Senior GenAI Engineer para diseñar y construir workflows avanzados de IA generativa que impulsen nuestra plataforma de coverage analysis de nueva generación. Serás responsable de arquitecturar sistemas agenticos complejos, transformar retos de negocio ambiguos en soluciones escalables y liderar la evolución técnica de cómo la plataforma utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño.

Este rol combina system design, AI engineering y arquitectura moderna de datos, garantizando que los flujos de información sean robustos, tipados, observables y preparados para producción.

Responsabilidades principales

• Arquitectura de Workflows GenAI — Diseñar sistemas agenticos end‑to‑end con LangGraph, estructurando problemas complejos en pasos y nodos modulares.
• Orquestación de LLMs — Implementar capas de orquestación con LiteLLM u otras herramientas, gestionando estrategias multi‑modelo, fallbacks y optimización de costes.
• Estructuración y validación de datos — Crear flujos de datos tipados y fiables mediante Pydantic, aplicados a pipelines, APIs y servicios internos.
• Integración de modelos — Evaluar e integrar proveedores LLM (OpenAI, Claude, etc.) optimizando latencia, coste y calidad.
• Observabilidad y debugging — Implementar logging, tracing y monitorización con herramientas como Langfuse o LangSmith.
• Optimización de rendimiento — Mejorar prompts, uso de tokens, chunking y eficiencia de inferencia.
• Colaboración cross‑functional — Trabajar con data scientists, AI engineers y producto para desplegar sistemas y definir nuevas funcionalidades.

Requisitos imprescindibles (Must‑Have)Experiencia técnica

• 5+ años de desarrollo en Python, con fundamentos sólidos de ingeniería de software.
• 2+ años construyendo sistemas en producción basados en LLMs.
• Experiencia práctica con LangGraph o frameworks agenticos similares.
• Dominio profundo de Pydantic para modelado y validación de datos.
• Conocimiento avanzado de prompt engineering, limitaciones de los LLMs y metodologías de evaluación.
• Experiencia en async Python (asyncio, concurrencia).
• Capacidad para diseñar arquitecturas complejas con autonomía.
• 5 años de experiencia en arquitectura moderna de datos, incluyendo:
  • modelado de datos estructurados y semiestructurados
  • diseño de pipelines y flujos de datos
  • gobernanza, calidad y validación del dato
  • integración entre servicios, APIs y sistemas distribuidos
  • aplicación de patrones de data architecture en entornos de IA/LLM

Nice to Have

• Experiencia con LiteLLM o capas multi‑modelo.
• Familiaridad con Langfuse / LangSmith.
• Conocimientos de vector DBs y patrones RAG.
• Experiencia en optimización de costes y token accounting.
• Experiencia con Azure y arquitecturas cloud‑native.
• Conocimiento de frameworks de evaluación de calidad de output.

Expectativas técnicas

• Pensamiento arquitectónico — Descomponer problemas complejos en componentes modulares.
• Mentalidad de producción — Construir sistemas robustos, observables y mantenibles.
• Fluidez con LLMs — Conocimiento práctico profundo.
• Perspectiva de sistemas — Entender cómo interactúan APIs, bases de datos, workers async y capas de monitorización.
• Iniciativa y ownership — Liderar decisiones técnicas end‑to‑end.

Qué ofrecemos

• Compensación altamente competitiva, alineada con la experiencia senior.
• Entorno internacional en una empresa líder en soluciones de IA.
• Plan de crecimiento y exposición a proyectos punteros.
• Trabajo 100% remoto, con flexibilidad y autonomía.

 

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