¿Te apasiona construir productos de IA que van más allá de un simple chatbot ? En MarIA 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.

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MarIA 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 .

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- 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 LangSmith, Braintrust, Langfuse, promptfoo, DeepEval, 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 GitHub 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

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- 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 TypeScript .

- 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.

- Sobresaliente comunicación, autonomía y sentido de la responsabilidad.

Será un plus

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- Experiencia en fine-tuning : LoRA/QLoRA, SFT, destilación, etc., especialmente si has evaluado cuándo merece la pena frente a mejorar el harness.

- Experiencia desplegando modelos propios con vLLM, SGLang, TensorRT-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 WebSockets, WebRTC 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 oportunidad 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. xhfqzwm

Si te interesa la IA agéntica, los sistemas distribuidos y construir producto real con LLMs , queremos conocerte.

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