¿Te apasiona construir productos de IA que van más allá de un simple chatbot ? En Mar IA buscamos un/a Ingeniero/a Senior Full-Stack para formar parte del equipo que está construyendo nuestra plataforma de agentes de IA para el sector sanitario. Mar IA es una aplicación web que permite a profesionales de la salud configurar, supervisar y gestionar agentes de IA de voz a voz en tiempo real, con el reto de llevarlos a producción y hacerlos capaces de soportar decenas de miles de conversaciones simultáneas. Aquí no buscamos a alguien que simplemente conecte un LLM con una API. Buscamos a una persona con criterio de ingeniería, capaz de decidir qué debe resolver el modelo, qué debe controlar el harness y qué debe ser código determinista. Diseñar y evolucionar el harness de nuestros agentes clínicos : loops agénticos, registro de tools, presupuesto de tokens, condiciones de parada, compactación de contexto y políticas de retry. Diseñar arquitecturas multiagente y decidir cuándo utilizar subagentes, skills, handoffs o routers. Construir sistemas de planificación de largo recorrido, con estado persistido, checkpoints y mecanismos de reanudación. Diseñar human-in-the-loop para garantizar que determinadas acciones sobre datos de pacientes requieran supervisión humana. Crear y evolucionar servidores MCP propios para conectar los agentes con HIS/EHR y otros sistemas externos, aplicando permisos según el nivel de riesgo. Construir nuestra capa de evaluación de agentes, con datasets de regresión, métricas auditables, LLM-as-a-judge y evaluaciones automáticas que permitan detectar regresiones antes de llegar a producción. Trabajar con herramientas como Lang Smith, Braintrust, Langfuse, promptfoo, Deep Eval,



Inspect o similares. Instrumentar los agentes con trazabilidad y observabilidad: costes, latencias, éxito por paso, uso de tools, calidad de transcripción y rendimiento de caché. Desarrollar y evolucionar la aplicación web utilizada por profesionales sanitarios, revisando con criterio tanto código propio como código generado por IA. Mejorar la infraestructura backend y los procesos de despliegue utilizando Docker y Git Hub Actions. Participar activamente en decisiones de arquitectura y en la evolución de una plataforma preparada para IA en producción a gran escala. Lo que buscamos 3+ años de experiencia desarrollando software en producción. Al menos 1 año trabajando con sistemas LLM en producción, más allá de wrappers o demos: agentes, tools, estado, errores y sistemas reales. Experiencia diseñando interfaces de tools para agentes : esquemas tipados, validación, idempotencia y gestión de errores. Conocimiento profundo de gestión de contexto : compactación, memoria externa, ventanas de contexto y estrategias cache-aware. MCP a nivel de implementación : haber desarrollado servidores y conocer tools, resources, prompts, transportes y autorización. Experiencia definiendo datasets, métricas y evaluaciones para sistemas no deterministas. Dominio de Python y Type Script. Capacidad para revisar,



cuestionar y mejorar código, incluido código generado por IA. Experiencia con bases de datos relacionales, autenticación y autorización —por ejemplo, Supabase—. Mentalidad security-first aplicada a sistemas agénticos: prompt injection indirecta, mínimo privilegio, aislamiento y protección de datos sensibles. Buen dominio de Docker y CI/CD. Español e inglés fluidos, tanto oral como escrito. Excelente comunicación, autonomía y sentido de la responsabilidad. Será un plus Experiencia en fine-tuning : Lo RA/QLo RA, SFT, destilación, etc., especialmente si has evaluado cuándo merece la pena frente a mejorar el harness. Experiencia desplegando modelos propios con v LLM, SGLang, Tensor RT-LLM o similares. Conocimiento de batching continuo, cuantización, dimensionamiento de GPU y análisis de coste por token. Experiencia con ASR, voz y sistemas speech-to-speech, especialmente en entornos clínicos. Conocimientos de Web Sockets, Web RTC y APIs de streaming. Contribuciones públicas relacionadas con MCP, agentes, skills, benchmarks o investigación en IA. Experiencia en salud, EHR/HIS y normativas como GDPR, MDR o HIPAA. Residir en Valencia o Madrid. Porque aquí tendrás la ocasión de trabajar en un problema de IA aplicada de verdad, donde ingeniería, agentes, software y producto se encuentran. No se trata solo de integrar el último modelo disponible. Se trata de construir sistemas fiables, observables, seguros y escalables, capaces de trabajar en un entorno tan exigente como el sanitario. Si te interesa la IA agéntica, los sistemas distribuidos y construir producto real con LLMs, queremos conocerte. #J-18808-Ljbffr

📌 Ingeniero De Inteligencia Artificial (Madrid)
🏢 Omniloy
📍 Madrid