Una compañía con equipos de IA avanzada incorpora un/a AI Runtime & Evaluation Engineer para el diseño, implementación y evaluación de arquitecturas de agentes de IA a escala productiva. Rol principal en la creación de sistemas robustos de evaluación y benchmarking de LLMs, gestión del runtime de agentes y observabilidad avanzada.

Rol fundamental en el ciclo de vida de sistemas de agentes IA en producción real — no POCs, no research aislado.

Desplácese hacia abajo para obtener una visión general completa de lo que requerirá este trabajo. ¿Es usted el candidato adecuado para esta posibilidad?
Sobre el ro

lSerás responsable de construir, optimizar y validar rigurosamente sistemas de agentes de IA. Diseñarás las arquitecturas, gestionarás su runtime end-to-end, y — muy importante — establecerás la metodología de evaluación que asegura calidad, rendimiento y reproducibilidad. Impacto tangible en la fiabilidad de soluciones IA a escala

.
?? Lo que har

ás
Arquitecturas de agent

- es:Diseñar sistemas de agentes: planning, tool calling, function calling, memory, context engineering, semantic routi
- ng.Distinguir y diseñar workflows vs agentes según caso de u
- so.Trabajar con MCP (Model Context Protocol) y, idealmente, A
- 2A.Orquestar sistemas multi-agen

te.
Runtime de agen

- tes:Gestionar execution loop, state management, orchestration, retries, checkpoint
- ing.Implementar streaming, human-in-the-loop, gestión de conte
- xto.Observabilidad avanzada, tracing, tool execution, concurre

ncy.
Evaluación (crít

- ico):Diseñar evals offline y on
- line.Construir benchmarks robustos + golden datasets + synthetic data
- sets.Aplicar LLM-as-a-judge, pairwise compar
- ison.Regression testing + experiment tracking + reproducibilidad (MLf

low)

- .
RAG:Chunking, embeddings, reranking, vector databases, retrieval quality, context wi

ndows.
LLM Engin

- eering:Prompting,



structured outputs, JSON schema, function c
- alling.Optimización de tokenización, coste, latencia, c
- aching.Reasoning models + context window mana

gement.
Backend + Observabilidad +

- Testing:Python backend con FastAPI, Docker, Kub
- ernetes.OpenTelemetry + Grafana + Pro
- metheus.Unit testing, integration testing, eval testing, regression suites, CI/CD

pa ra IA.
Impres

- cindiblesExperiencia sólida d iseñando arquitecturas de a gentes IA en producción (planning, tool/function calling, memory, context engineering, semantic routi
- ng, MCP).Experiencia prác tica con runtime d e agentes end-to-end (execution loop, state, retries, checkpointing, streaming, HITL, conc
- urrency).Experiencia cr ítica en evaluación d e modelos: offline + online evals, benchmark design, golden + synthetic datasets, LLM-as-a-judge, regression testing, experiment
- tracking.Dominio ava nzado de Python para backend
- robusto.Conocimiento ex per to de RAG (chunking, embeddings, reranking, vector DBs, retrieval
- quality).LLM En gineering avanzado (prompting, structured outputs, function calling, tokenización, coste, latencia, caching, reasoning
- models).Experie ncia c on MLflow para experiment
- tracking.Inglés

av anzado
Muy

- valorableFrameworks de agentes: LangGraph, OpenAI A
- gents SDK.A2A (Agent-to-Agent
- Protocol).Infraes tructura: FastAPI, Docker, Kubernetes, Redis, Kafka, P
- ostgreSQL.Observ abilidad: OpenTelemetry, Grafana, P
- rometheus.Testing: unit + integration + eval + regression suites + CI/C
- D para IA. Cloud AI: Azure OpenAI, AWS Bedrock + AgentCore, GCP

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sde España.
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