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 / Beneficios • 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 • crecimiento profesional y certificaciones • oportunidad de trabajar con clientes globales • apoyo al bienestar integral

📌 Forward Deployed Engineer (Sevilla)
🏢 Accenture
📍 Sevilla