Senior GenAI Engineer (Remote)Referencia: #*Localización: EspañaBuscamos un Senior GenAI Engineer para diseñar y construir workflows avanzados de IA generativa que impulsen nuestra plataforma de coverage analysis de nueva generación.
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Asegúrese de que su CV está actualizado y luego lea atentamente las siguientes especificaciones del puesto antes de solicitar.
Serás responsable de arquitecturar sistemas agenticos complejos, transformar retos de negocio ambiguos en soluciones escalables y liderar la evolución técnica de cómo la plataforma utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño.
Este rol combina system design, AI engineering y arquitectura moderna de datos, garantizando que los flujos de información sean robustos, tipados, observables y preparados para producción.
Responsabilidades principalesArquitectura de Workflows GenAI — Diseñar sistemas agenticos end?to?end con LangGraph, estructurando problemas complejos en pasos y nodos modulares.
Orquestación de LLMs — Implementar capas de orquestación con LiteLLM u otras herramientas, gestionando estrategias multi?modelo, fallbacks y optimización de costes.
Estructuración y validación de datos — Crear flujos de datos tipados y fiables mediante Pydantic, aplicados a pipelines, APIs y servicios internos.
Integración de modelos — Evaluar e integrar proveedores LLM (OpenAI, Claude, etc.) optimizando latencia, coste y calidad.
Observabilidad y debugging — Implementar logging, tracing y monitorización con herramientas como Langfuse o LangSmith.
Optimización de rendimiento — Mejorar prompts, uso de tokens, chunking y eficiencia de inferencia.
Colaboración cross?functional — Trabajar con data scientists, AI engineers y producto para desplegar sistemas y definir nuevas funcionalidades.
Requisitos imprescindibles (Must?Have)Experiencia técnica5+ años de desarrollo en Python,



con fundamentos sólidos de ingeniería de software.2+ años construyendo sistemas en producción basados en LLMs.
Experiencia práctica con LangGraph o frameworks agenticos similares.
Dominio profundo de Pydantic para modelado y validación de datos.
Conocimiento avanzado de prompt engineering, limitaciones de los LLMs y metodologías de evaluación.
Experiencia en async Python (asyncio, concurrencia).
Capacidad para diseñar arquitecturas complejas con autonomía.5 años de experiencia en arquitectura moderna de datos, incluyendo:modelado de datos estructurados y semiestructuradosdiseño de pipelines y flujos de datosgobernanza, calidad y validación del datointegración entre servicios, APIs y sistemas distribuidosaplicación de patrones de data architecture en entornos de IA/LLMNice to HaveExperiencia con LiteLLM o capas multi?modelo.
Familiaridad con Langfuse / LangSmith.
Conocimientos de vector DBs y patrones RAG.
Experiencia en optimización de costes y token accounting.
Experiencia con Azure y arquitecturas cloud?native.
Conocimiento de frameworks de evaluación de calidad de output.
Expectativas técnicasPensamiento arquitectónico — Descomponer problemas complejos en componentes modulares.
Mentalidad de producción — Construir sistemas robustos, observables y mantenibles.
Fluidez con LLMs — Conocimiento práctico profundo.
Perspectiva de sistemas — Entender cómo interactúan APIs, bases de datos, workers async y capas de monitorización.
Iniciativa y ownership — Liderar decisiones técnicas end?to?end.
Qué ofrecemosCompensación altamente competitiva, alineada con la experiencia senior.
Contexto internacional en una empresa líder en soluciones de IA.
Plan de crecimiento y exposición a proyectos punteros.
Trabajo 100% remoto, con flexibilidad y autonomía.
xqysrnhHay opciones de teletrabajo/trabajo desde casa disponibles para este puesto.

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