Ingeniero/a IA

Compruebe que cumple con los requisitos de habilidades para este puesto, así como con la experiencia asociada, y luego envíe su CV a continuación.

Estamos buscando un/a Ingeniero/a Senior Full-Stack dedicado/a al desarrollo de nuestra plataforma MarIA: una aplicación web que permite a los profesionales de la salud configurar, supervisar y gestionar nuestro agente de IA de voz a voz en tiempo real.

Trabajará con nuestro equipo central, asegurándose de que la aplicación se adapte sin problemas a decenas de miles de conversaciones simultáneas de IA.

Funciones

Diseñar y mantener el harness de nuestros agentes clínicos: bucle agéntico, registro de tools, gestión del presupuesto de tokens, condiciones de parada, compactación de contexto y política de reintentos.

Definir la topología multiagente adecuada a cada problema (subagentes con contexto aislado, skills, handoffs, router) y justificar por qué esa y no otra.

Construir loops de planificación de horizonte largo con estado persistido en filesystem: ficheros de plan, checkpoints de reanudación y puntos de control humano antes de acciones irreversibles sobre datos de paciente.

Empaquetar conocimiento procedimental clínico como Skills ( , divulgación progresiva) y capacidades externas como servidores MCP propios sobre HIS/EHR, con permisos por nivel de riesgo (lectura / escritura / destructivo).

Montar y hacer crecer nuestra capa de evaluación de agentes: datasets de regresión, LLM-as-a-judge con criterios auditables, evals automáticas que bloqueen cambios en el harness y evals de seguridad del propio harness (inyección indirecta vía contenido clínico, timeouts, sobre-uso de tools), usando LangSmith, Braintrust, Langfuse, promptfoo, DeepEval, Inspect o similares.





Integrar de forma segura nuestros sistemas con hospitales y plataformas de historias clínicas electrónicas (EHR), incluyendo el modelo de permisos y trazabilidad de lo que el agente lee y escribe.

Instrumentar los agentes con trazas por span (Langsmith, OpenTelemetry, Sentry, o similares): coste, latencia por tool, tasa de éxito por paso, calidad de transcripción y hit rate de cache de prompt.

Desarrollar y evolucionar la aplicación web sobre la que los profesionales de salud interactúan con nuestros agentes, con criterio para dirigir y revisar código generado.

Mejorar la infraestructura del backend y automatizar despliegues con Docker y GitHub Actions, cuidando la experiencia del desarrollador y los entornos aislados donde corren los agentes.

Participar en decisiones clave de arquitectura: qué se resuelve con modelo, qué con harness determinista y qué con código plano.

Lo que buscamos

3+ años desarrollando software en producción, con al menos 1 año llevando sistemas basados en LLM más allá de la demo: no wrappers de chat, sino sistemas con tools, estado y fallos reales.

Experiencia demostrable diseñando tool interfaces para agentes: esquemas tipados, validación de entradas, idempotencia y errores que el modelo pueda usar para corregirse.

Entendimiento profundo de gestión de contexto: qué entra en la ventana y por qué, compactación, memoria externa en filesystem, ordenación cache-aware.

Conocimiento de MCP a nivel de implementación, no de usuario: haber escrito un servidor,



entender tools/resources/prompts, transportes y autorización.

Mentalidad de evaluación antes que de intuición: experiencia definiendo métricas y datasets de evaluación para sistemas no deterministas con LangSmith, Braintrust, Langfuse, Ragas, DeepEval, OpenAI Evals o similares. Si no sabes medir si un cambio mejoró algo, no es un cambio.

Dominio de Python y TypeScript, y capacidad de leer con criterio código que no has escrito propio o generado para revisarlo y rechazarlo.

Experiencia diseñando esquemas relacionales y flujos de autenticación y autorización (IE: Supabase).

Criterio de seguridad en sistemas agénticos: superficie de inyección indirecta, mínimo privilegio, aislamiento de ejecución, manejo de datos sensibles.

Conocimientos sólidos de Docker y pipelines de CI.

Nivel fluido de español e inglés (oral y escrito).

Residir en Valencia o Madrid

Sobresaliente comunicación y alto sentido de responsabilidad y autonomía.

Será un plus si

Experiencia con fine-tuning aplicado (LoRA/QLoRA, SFT, destilación) y, sobre todo, evidencia de haber evaluado si merecía la pena frente a ajustar el harness.

Experiencia sirviendo inferencia propia: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM o similares batching continuo, cuantización, dimensionado de GPU y coste por token frente a API.

Experiencia con ASR y modelos de voz aplicados a dominio clínico.

Conocimiento de comunicaciones en tiempo real (WebSockets, WebRTC) y APIs de streaming.

Contribuciones públicas: servidores MCP, skills, herramientas de agentes, papers o benchmarks.

Conocimiento del sector salud y de normativas como GDPR, MDR o HIPAA. xugodme

LLM, Langsmith, OpenTelemetry, Sentry

Hay opciones de teletrabajo/trabajo desde casa disponibles para este puesto.

📌 Ingeniero/a IA, 100% En remoto (España)
🏢 Lãberit
📍 España