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 adaptable, favoreciendo el equilibrio entre la vida personal y profesional sin perder de vista los objetivos y el impacto de nuestro trabajo. Tendrás la posibilidad de trabajar en un modelo de trabajo remoto o híbrido. Una comunidad de referencia Forma

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