Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo. Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo. Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Impulsar el diseño y desarrollo de aplicaciones y servicios de IA que integren modelos de lenguaje (LLMs) y capacidades de IA Generativa en entornos cloud (Azure/AWS/GCP), con prácticas de ingeniería modernas (CI/CD, testing, observabilidad, seguridad) para llevar a producción soluciones robustas (RAG, agentes, automatización de procesos) alineadas con marcos de entrega confiable de GenAI Diseñar y desarrollar servicios backend (REST/GraphQL) y microservicios que integren LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Amazon Bedrock) y herramientas/funciones para ejecutar acciones sobre APIs internas/externas.

Implementar CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, Jenkins), contenedores (Docker, Kubernetes) y observabilidad (logging, métricas, tracing).

Asegurar calidad: TDD/BDD, pruebas unitarias/contract/integración; definir gateways de calidad (linting, SAST/DAST, escaneo de dependencias).

Aplicar LLMOps/MLOps: versionado de prompts y artefactos, evaluación de calidad (exactitud, groundedness, toxicity), monitorización (latencia, coste, drift), y guardrails (políticas, contenidos, PII). Colaborar con arquitectura, datos, seguridad y negocio para aterrizar requisitos no funcionales (escalabilidad, resiliencia, coste) y gobierno/ética de IA (acceso a datos, cumplimiento). Documentar decisiones (ADRs), elaborar playbooks reutilizables y apoyar revisiones de código y mentoring de perfiles más junior.

Contribuir a aceleradores internos y componentes reutilizables alineados con los marcos de capacidades de Data & AI. Sólida base de ingeniería de software (3–7+ años, según seniority): diseño de APIs,



patrones de integración, concurrencia/asíncrono, buenas prácticas de código (Clean Code, SOLID).

Experiencia en Python y frameworks backend (FastAPI, Flask, Express, etc.). Git avanzado (branching model, pull requests, code review) y CI/CD en alguno de: GitHub Actions / GitLab CI / Azure DevOps / Jenkins. Cloud (al menos una: Azure, AWS o GCP) con despliegue de cargas en contenedor (Docker; deseable Kubernetes).

Integración con servicios de GenAI/LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Bedrock): consumo de APIs, autenticación, gestión de costes y límites, prompting y evaluación básica. Conocimientos prácticos de RAG (embeddings, vector stores como FAISS, pgvector, Pinecone) y orquestadores (LangChain/LlamaIndex/Semantic Kernel). Testing (unit/integration/contract), monitorización (p. ej., OpenTelemetry), y seguridad básica de APIs (OAuth2/OIDC, secretos, rate‑limiting).

Inglés cualificado (trabajo con documentación y equipos internacionales).

LLMOps/MLOps: MLflow, Weights & Biases, Prompt Flow/Azure AI Studio evals, experiment tracking y dashboards de evaluación. Mentalidad de producto y obsesión por la calidad en producción. Colaboración con equipos multidisciplinares (arquitectura, datos, seguridad, negocio). Aprendizaje continuo en un entorno muy dinámico (nuevos modelos, frameworks, evaluaciones). Comunicación clara y documentación de decisiones.

Además sería estupendo si tienes experiencia en: Infra as Code (Terraform), Kubernetes avanzado (ingress, autoscaling, service mesh), event‑driven (Pub/Sub, Kafka).

Observabilidad y fiabilidad: SLO/SLA, alerting, caídas controladas, chaos testing.

Seguridad y cumplimiento en GenAI:



redacción de guardrails, filtrado de PII, controles de contenido.

Experiencia con Agentic AI (planificación, herramientas, memoria, equipos de agentes). Valoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones.

Proyectos variados y desafiantes: Trabajarás en retos multisectoriales, evitando la rutina y exponiéndote a tecnologías diversas. •Flexibilidad y modelo híbrido: Cultura orientada al equilibrio vida‑trabajo. •Aprendizaje continuo: Formación en tecnologías cloud, data governance, visualización… Participación real en proyectos con IA generativa, Business AI y tecnologías emergentes del dato. •Diversidad de clientes e innovación constante: Proyectos de impacto real con organizaciones líderes. •Crecimiento profesional y “challenge” técnico: Autonomía, mentoring, certificaciones y oportunidades de ampliar tu rol dentro del área de Data & AI. ¿Nuestro Plan de Igualdad y Código Ético garantizan procesos inclusivos y libres de discriminación, potenciando el talento, en un entorno multicultural y accesible para personas con discapacidad (valoramos positivamente disponer de certificado de discapacidad). Capgemini es un socio global en transformación empresarial y tecnológica, que ayuda a las organizaciones a acelerar su doble transición hacia un mundo digital y sostenible, generando un impacto tangible tanto en las empresas como en la sociedad. Somos un grupo responsable y diverso, con 340.000 profesionales en más de 50 países.

Con más de 55 años de trayectoria, nuestros clientes confían en Capgemini para aprovechar el valor de la tecnología y cubrir todas sus necesidades de negocio.

Ofrecemos soluciones completas que abarcan desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, impulsadas por nuestras capacidades líderes en inteligencia artificial, IA generativa, cloud y datos, junto con un profundo conocimiento del sector y una sólida red de partners. MAKE IT REAL. ¡Únete al equipo!

📌 GenAI Software Engineer (Backend & API Integration) (Madrid)
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📍 Madrid