¿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.

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 .

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

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.

Excelente comunicación, autonomía y sentido de la responsabilidad.

Será un plus

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 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