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Tu perfil

Para sentirte a gusto en la posición se requieren conocimientos en/de:

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 competente (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

📌 Senior AI Engineer (Madrid)
🏢 Capgemini
📍 Madrid