Forma parte del futuro de Paradigma
En Paradigma buscamos incorporar un/a AI Engineer especializado/a en Inteligencia Artificial Generativa, con experiencia en la construcción y despliegue de soluciones basadas en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas agénticos.
Como AI Engineer, actuarás como referente técnico en la creación de soluciones de IA Generativa y participarás en funciones como:
Diseñar y desarrollar soluciones basadas en LLMs y modelos fundacionales.
Implementar pipelines avanzados de RAG, arquitecturas GraphRAG y sistemas de recuperación híbrida.
Construir agentes autónomos y soluciones basadas en arquitecturas multiagente.
Orquestar flujos complejos mediante frameworks como LangChain y LangGraph.
Gestionar el contexto, el estado y la memoria de agentes para garantizar interacciones coherentes.
Integrar las soluciones de IA con APIs, servicios y fuentes de datos corporativas mediante Tool Calling.
Diseñar, desplegar y mantener servidores basados en Model Context Protocol — MCP.
Procesar, transformar e ingerir datos no estructurados procedentes de distintas fuentes documentales.
Implementar validaciones, controles y guardrails para reducir alucinaciones y proteger datos sensibles.
Diseñar mecanismos de evaluación, observabilidad y trazabilidad de modelos y aplicaciones LLM.
Empaquetar, desplegar y poner en producción soluciones de IA Generativa aplicando buenas prácticas de LLMOps.
Desarrollar pruebas unitarias y de integración y participar en procesos de integración y despliegue continuo.
Forma parte del futuro de Paradigma
Formarás parte de proyectos innovadores en los que trabajarás en todo el ciclo de vida de las soluciones de IA Generativa:



desde el diseño y la experimentación hasta su puesta en producción mediante prácticas de LLMOps.
¿Que buscamos?
En Paradigma buscamos incorporar un/a AI Engineer especializado/a en Inteligencia Artificial Generativa, con experiencia en la construcción y despliegue de soluciones basadas en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas agénticos.
Responsabilidades
Diseñar y desarrollar soluciones basadas en LLMs y modelos fundacionales.
Implementar pipelines avanzados de RAG, arquitecturas GraphRAG y sistemas de recuperación híbrida.
Construir agentes autónomos y soluciones basadas en arquitecturas multiagente.
Orquestar flujos complejos mediante frameworks como LangChain y LangGraph.
Gestionar el contexto, el estado y la memoria de agentes para garantizar interacciones coherentes.
Integrar las soluciones de IA con APIs, servicios y fuentes de datos corporativas mediante Tool Calling.
Diseñar, desplegar y mantener servidores basados en Model Context Protocol — MCP.
Procesar, transformar e ingerir datos no estructurados procedentes de distintas fuentes documentales.
Implementar validaciones, controles y guardrails para reducir alucinaciones y proteger datos sensibles.
Diseñar mecanismos de evaluación, observabilidad y trazabilidad de modelos y aplicaciones LLM.
Empaquetar, desplegar y poner en producción soluciones de IA Generativa aplicando buenas prácticas de LLMOps.




Desarrollar pruebas unitarias y de integración y participar en procesos de integración y despliegue continuo.
Debes tener experiencia en:
Al menos 3 años de experiencia en proyectos de Inteligencia Artificial Generativa.
Sólidos conocimientos de ingeniería de software, principios de Clean Code y diseño de arquitecturas.
Experiencia demostrable diseñando arquitecturas para soluciones GenAI, seleccionando agentes, modelos fundacionales, bases de datos vectoriales y herramientas de orquestación.
Dominio de Python y experiencia con TypeScript.
Experiencia trabajando con bases de datos vectoriales y optimizando búsquedas semánticas, híbridas y por similitud.
Conocimiento avanzado de frameworks como LangChain, LangGraph o LangFlow.
Experiencia en la construcción y orquestación de agentes autónomos y sistemas multiagente.
Experiencia práctica en integración corporativa mediante APIs, Tool Calling y servidores MCP.
Conocimiento de técnicas avanzadas de RAG, ingesta documental automatizada y arquitecturas basadas en grafos de conocimiento, como GraphRAG.
Experiencia en el preprocesamiento de datos no estructurados complejos.
Conocimiento de mecanismos de seguridad, validación y prevención de alucinaciones.
Experiencia aplicando prácticas de LLMOps: observabilidad, evaluación, trazabilidad y monitorización de soluciones basadas en LLMs.
Conocimiento de herramientas como Langfuse, LangSmith o similares.
Experiencia trabajando con Git, Docker y pipelines de CI/CD.
Experiencia creando pruebas unitarias, pruebas de integración y procesos de despliegue continuo.
¿Por qué Paradigma?
Libertad con responsabilidad
Confiamos en las personas para organizar su trabajo de forma flexi

📌 Ai Engineer (España)
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