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 GraphRAGy 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 guardrailspara 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 .
ResponsabilidadesDiseñar y desarrollar soluciones basadas en LLMs y modelos fundacionales .
Implementar pipelines avanzados de RAG, arquitecturas GraphRAGy 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 guardrailspara 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 Codey diseño de arquitecturas.Experiencia demostrable diseñando arquitecturas para soluciones GenAI, seleccionando agentes, modelos fundacionales, bases de datos vectoriales y herramientas de orquestación.Dominio de Pythony 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 responsabilidadConfiamos en las personas para organizar su trabajo de forma versátil, 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

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