En Data Dope, estamos redefiniendo cómo las organizaciones interactúan con la automatización inteligente.
Todos los posibles candidatos deben leer con atención los siguientes detalles de este trabajo antes de presentar una candidatura.
Nuestra misión es empoderar a las empresas a través de soluciones basadas en IA de última generación y sistemas de toma de decisiones autónomos en tiempo real.
Buscamos un/a Técnico/a Especialista en Implementación de Agentes Autónomos de IA que combine ingeniería de software, MLOps y Dev Ops para diseñar, desplegar y mantener agentes basados en grandes modelos de lenguaje (LLM) que: Orquesten flujos de trabajo IT.
Integren APIs y sistemas corporativos.
Apliquen Retrieval-Augmented Generation (RAG) sobre bases vectoriales.
La persona ideal dominará: Frameworks como Lang Graph, pydantic AI y Auto Gen.
Model Context Protocol (MCP).
Prácticas de tool calling multi-provider.
Pipelines CI/CD en entornos cloud.
Nuestro objetivo: Planificar, construir y operar soluciones de IA agent-based que automaticen tareas IT (observabilidad, respuesta a incidentes, provisión de servicios, reporting) y ofrezcan interfaces conversacionales seguras y auditables para usuarios internos y clientes.
Funciones del puesto: Diseñar arquitecturas agent-based que permitan que múltiples agentes colaboren y llamen herramientas, APIs o funciones corporativas expuestas como servidores MCP.
Implementar pipelines RAG (vector DB + LLM) con Pinecone, Chroma u opciones equivalentes para dotar de contexto actualizado a los agentes.




Extender agentes con Function Calling de Open AI para acciones de lectura/escritura sobre sistemas IT (CMDB, ticketing, Kubernetes, etc.).
Optimizar rendimiento y explotación de LLMs: prompt engineering, caching de embeddings y evaluación.
Construir y mantener pipelines de evaluación de agentes combinando evaluaciones deterministas y LLM-as-judge, para gestionar datasets, y registrar trazas y puntuaciones de forma auditable.
Aplicar buenas prácticas de seguridad y gobernanza: control de versiones de prompts, permisos mínimos, trazabilidad de llamadas, políticas de retención y ética IA.
Capacitar al resto del equipo IT en principios de agentic AI y elaborar documentación técnica reutilizable.
Deseable: MLOps (Langfuse, MLflow).
Proveedores cloud: AWS Bedrock, Azure AI, GCP Vertex.
Observabilidad con APM-tracing para LLMs.
Integraciones con plataformas ITSM (Service Now, Jira Service Management).
Conocimiento de dominios SRE: Prometheus, Loki, Elasticsearch, Tempo.
Soft Skills: Pensamiento sistémico y enfoque de producto.
Comunicación clara de conceptos complejos a perfiles no técnicos.
Autonomía y proactividad para experimentar e iterar.
Enfoque ético y orientación a la seguridad.
¿Qué ofrecemos además? Trabajo en modalidad remoto o híbrido en Madrid Jornada flexible y reducida los viernes, así como en julio y agosto.
Salario competitivo según experiencia y habilidades técnicas.
25 días de vacaciones + tu cumpleaños libre.
Team buildings y reuniones de equipo.
Clases de inglés.
Retribución adaptable. xqbhyrx
Entorno de aprendizaje continuo.

📌 Ai/ml engineer (Arenas de Iguña)
🏢 Datadope
📍 Arenas de Iguña