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MCP (Model Context Protocol)yArquitecturas Multiagente .Agent Runtime:Dominio comprobado enExecution Loops, State Management, Retries, Checkpointing, Streaming, Human-in-the-Loop, Concurrencia y Tracing/Observabilidad .Evaluación e Métricas (Evals):Experiencia muy valorada enOffline/Online Evals, diseño de Benchmarks, Golden & Synthetic Datasets, LLM-as-a-Judge, Pairwise Comparison, Regression Testing y Experiment Tracking .Ecosistema RAG y LLM Engineering:Experiencia práctica enRetrieval-Augmented Generation (Chunking, Embeddings, Reranking, Vector Databases), Prompting, Structured Outputs (JSON Schema)y optimización deLatencia, Caching y Gestión de Costes .Skills y Experiencia ValorableFrameworks de Agentes:Experiencia enLangGraph ,OpenAI Agents SDKy patronesA2A (Agent-to-Agent) .Herramientas de Evals:Conocimiento práctico deMLflowpara tracking de experimentos y reproducibilidad.Backend & Cloud In

📌 Programador/A Python Senior (Madrid)
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