AI Agent Engineer, Python, LLMs, RAG
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Job Description
AI Agent Engineer desarrollando agentes de IA con Python, LLMs y RAG para The Whiteam, consultora tecnológica. Diseñando sistemas robustos, observables y escalables.
Responsibilities:
- Diseñar y desarrollar arquitecturas de agentes de IA
- Trabajar con planning, tool calling, function calling, memory y context engineering
- Diseñar soluciones basadas en semantic routing, workflows y agentes
- Trabajar con MCP y, valorablemente, A2A
- Diseñar y desarrollar arquitecturas de multi-agent orchestration
- Diseñar y mantener el runtime de agentes, incluyendo execution loops, state management, orchestration, retries y checkpointing
- Implementar streaming, human-in-the-loop, observabilidad, tracing y gestión de contexto
- Diseñar sistemas de ejecución de herramientas y gestión de concurrencia
- Diseñar e implementar estrategias de evaluación de agentes y LLMs
- Crear offline evals, online evals, benchmarks y datasets de evaluación
- Implementar golden datasets, synthetic datasets y LLM-as-a-judge
- Desarrollar pruebas de regresión y realizar seguimiento de experimentos y reproducibilidad
- Diseñar y desarrollar soluciones RAG, incluyendo chunking, embeddings, reranking y vector databases
- Optimizar la calidad de recuperación y el uso de context windows
- Trabajar en LLM Engineering: prompting, structured outputs, JSON Schema y function calling
- Optimizar tokenización, costes, latencia y caching
- Desarrollar soluciones backend utilizando Python
- Trabajar con FastAPI, Docker, Kubernetes, Redis, Kafka y PostgreSQL
- Implementar soluciones de observabilidad: tracing, métricas, logs y agent traces
- Monitorizar costes y latencia de sistemas basados en IA
- Desarrollar estrategias de testing unitario, integración, evaluación y regresión
- Integrar soluciones de IA en procesos CI/CD
- Trabajar con entornos cloud y servicios especializados de IA
Requirements:
- Al menos 3 años de experiencia en desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial
- Experiencia en arquitecturas de agentes y sistemas multiagente
- Conocimientos de planning, tool calling, function calling, memory, context engineering y semantic routing
- Conocimientos de workflows vs. agentes y MCP (Model Context Protocol)
- Experiencia en runtime de agentes: execution loop, state management, orchestration, retries y checkpointing
- Conocimientos de streaming, human-in-the-loop, observabilidad, tracing y gestión de contexto
- Experiencia en Evals: offline/online evaluations, benchmark design y regression testing
- Conocimientos de golden datasets, synthetic datasets y LLM-as-a-judge
- Experiencia en RAG: chunking, embeddings, reranking y vector databases
- Conocimientos de LLM Engineering, prompting, structured outputs, JSON Schema y function calling
- Conocimientos de tokenización, costes, latencia, caching y context windows
- Python imprescindible
- Experiencia en backend engineering
- Conocimientos de testing unitario, integración, evaluación y regresión
- Conocimientos de observabilidad y monitorización de aplicaciones basadas en IA
- Valorable experiencia con LangGraph, OpenAI Agents SDK, FastAPI, Redis, Kafka, PostgreSQL, OpenTelemetry, Azure, AWS o GCP
- Valorable conocimientos de A2A, Docker, Kubernetes, MLflow, Grafana, Prometheus, Azure OpenAI, Vertex AI, Amazon Bedrock, AgentCore e integración en pipelines CI/CD
Benefits:
- 23 días de vacaciones al año
- 14 pagas, 12 mensuales y dos extras (junio y diciembre)
- Retribución flexible: ticket guardería
- Retribución flexible: seguro médico + dental
- Horarios flexibles
- Modalidad de trabajo presencial, teletrabajo o mixta según la situación
- Tecnologías más punteras para mantenerse actualizado
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