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AI Developer / Agentic AI Engineer

con una sólida trayectoria y una pasión por la inteligencia artificial. Si tienes experiencia en el desarrollo de sistemas inteligentes, un profundo conocimiento de Python y te apasiona la creación de agentes autónomos y soluciones multiagente, esta ocasión es para ti. Serás una pieza clave en el diseño, desarrollo y evolución de arquitecturas de IA complejas, integrando LLMs, lógica determinista y flujos de trabajo avanzados. Responsabilidades Principales:

Diseño y Desarrollo de Agentes de IA:

Crear, implementar y optimizar agentes autónomos, orquestadores y soluciones multiagente utilizando frameworks como LangChain y LangGraph. Integración con LLMs:

Diseñar e implementar la lógica de interacción con Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), incluyendo la definición de prompts, instrucciones y la gestión del contexto. Desarrollo Backend:

Construir y mantener la infraestructura backend robusta y escalable, utilizando Python y siguiendo patrones de diseño de software modernos. Gestión de Estado y Workflows:





Implementar mecanismos eficientes para la gestión del estado de los agentes y diseñar flujos de trabajo complejos que involucren múltiples agentes y herramientas. Integración de Sistemas:

Conectar los agentes de IA con diversas fuentes de datos y servicios, incluyendo APIs REST, microservicios, bases de datos y sistemas corporativos. Arquitecturas de IA:

Diseñar e implementar arquitecturas orientadas a eventos, asegurando la observabilidad y la interoperabilidad entre los diferentes componentes del sistema. Combinación de Paradigmas:

Habilidad para integrar IA generativa con lógica determinista, reglas de negocio y workflows predefinidos para crear soluciones híbridas potentes. Prácticas de Ingeniería:

Aplicar rigurosamente las mejores prácticas de ingeniería de software, incluyendo el uso de Git, CI/CD, testing automatizado y metodologías ágiles. Tecnologías Cloud y Contenerización:

Experiencia en el despliegue y gestión de aplicaciones en entornos cloud (AWS, Azure, GCP) utilizando Docker y Kubernetes. Protocolos de IA:

Conocimiento y aplicación del MCP (Model Context Protocol) para la comunicación y orquestación de modelos.

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📌 AI Developer / Agentic AI Engineer (Madrid)
🏢 Metrica
📍 Madrid