Experteer Overview
En este rol te enfocarás en diseñar, construir y desplegar sistemas de IA agentic en producción para entornos empresariales. Trabajarás con equipos de clientes, liderando sesiones técnicas y definiendo patrones reutilizables que escalen más allá de proyectos individuales. Buscamos a alguien que haya desplegado un sistema multiagente en producción y que gestione el ciclo completo de evaluaciones y gobernanza. Tendrás acceso a programas de fellowship con grandes actores de IA y una vía directa a iniciativas de despliegue avanzado.

Compensaciones / Incentivos
• Arquitectar y gobernar sistemas agentic de producción a escala empresarial, incluyendo orquestación multiagente, pipelines RAG, routing basado en políticas y observabilidad de ciclo de vida
• Definir estándares de pipelines RAG: segmentación, embedding, benchmarks de calidad y decisiones documentadas
• Establecer estándares de integración de múltiples LLM y gobernanza de costos entre proveedores (OpenAI, Anthropic, Vertex AI, modelos open-source)
• Gestionar LLMOps a nivel de programa: estrategia de evaluación, gobernanza de prompts, herramientas de observabilidad y control de costos
• Dirigir engagements con clientes a nivel senior: sesiones de diseño, entrega de proof-of-concept y alineación entre liderazgo tecnológico y equipos de entrega
• Diseñar, publicar y promover patrones y aceleradores reutilizables que escalen la práctica y reduzcan tiempos de incorporación




• Definir y gestionar el marco de medición de calidad de sistemas agentic: precisión, latencia, seguridad y métricas de costo; presentar impacto de IA en términos de negocio a stakeholders

Responsabilidades
• Experiencia en software engineering en entornos de producción
• Diseño y despliegue de soluciones de IA agentic en producción (requisito no negociable)
• Experiencia con marcos de orquestación agentic (LangGraph, CrewAI, AutoGen) a profundidad de producción
• Experiencia llamando APIs de LLM en código de producción (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) con abstracción de proveedores, gestión de tokens, latencia y costos
• Gestión de pipelines RAG: embeddings, chunking, bases de vectores y ingeniería de contexto
• Fundamentos de LLMOps: diseño de harness de evaluación, versionado de prompts y observabilidad en producción
• Madurez en ingeniería en la nube: Kubernetes, Docker, microservicios, serverless, CI/CD e IaC (Terraform o Helm)
• Fuerte dominio de Python; Java o lenguaje backend equivalente aceptable; experiencia en depuración y observabilidad en producción
• Experiencia en liderazgo de personas: gestión, desarrollo y rendimiento de equipos de ingenieros

Requisitos principales
• fellowship con proveedores de IA como Anthropic, OpenAI, Microsoft y Google
• programa Forward Deployed Engineer
• ambiente inclusivo y diversa
• desarrollo profesional y certificaciones
• oportunidad de trabajar con clientes globales
• apoyo al bienestar integral

📌 Forward Deployed Engineer (Sevilla)
🏢 Accenture
📍 Sevilla