Sobre el puesto
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 endtoend con LangGraph estructurando problemas complejos en pasos y nodos modulares.
Orquestación de LLMs Implementar capas de orquestación con LiteLLM u otras herramientas gestionando estrategias multimodelo 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 crossfunctional Trabajar con data scientists AI engineers y producto para desplegar sistemas y definir nuevas funcionalidades.
Requisitos imprescindibles (MustHave) 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 multimodelo.
Familiaridad con Langfuse / LangSmith.
Conocimientos de vector DBs y patrones RAG.
Experiencia en optimización de costes y token accounting.
Experiencia con Azure y arquitecturas cloudnative.
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 endtoend.
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.