Buscamos un AI Engineer para incorporarse al equipo de la Plataforma de Datos e IA de Jungle y asumir el diseño, la implementación, la operación y el mantenimiento de las soluciones de inteligencia artificial generativa del grupo sobre Google Cloud Platform: agentes, asistentes y capacidades de IA integradas en los productos digitales del grupo, tanto aplicaciones internas como webs. Es un perfil híbrido de ingeniería y producto.

Para presentar una candidatura, simplemente lea la siguiente

descripción del puesto
y asegúrese de adjuntar los documentos pertinentes.

La persona trabajará bajo el criterio técnico del Lead Data & AI Engineer y será la responsable de que las soluciones de IA lleguen a producción y se mantengan en ella con calidad medida, coste controlado y usuarios reales. Tan significativo como construir es operar y mantener lo construido, incluido lo que hayan desarrollado proveedores externos.

Trabajarás sobre Gemini Enterprise Agent Platform (antes Vertex AI) y el ecosistema de IA de Google Cloud, con modelos servidos dentro de la Unión Europea, y en contacto directo con los equipos de negocio que usan las herramientas. Te incorporarás a Jungle , una consultora que transforma negocios desde un modelo integrado que conecta diseño, comunicación y tecnología para generar diferenciación y un impacto medible en el negocio de nuestros clientes.

Acompañamos a las compañías desde la construcción de marca y la activación cultural hasta la experiencia digital, el desarrollo web y e-commerce, eliminando la fragmentación entre agencias creativas, consultoras y proveedores tecnológicos. Responsabilidades principales Desarrollo de agentes e IA generativa sobre GCP Diseñar, construir y desplegar agentes con Agent Development Kit (ADK) sobre Gemini Enterprise Agent Platform,



incluidos sistemas multiagente, uso de herramientas y memoria.

Integrar y combinar los distintos modelos disponibles a través de las APIs de Model Garden (Gemini, Claude y modelos abiertos), eligiendo el adecuado para cada tarea por calidad, latencia y coste. Implementar capas de recuperación y grounding sobre el dato y la documentación corporativa.

Utilizar los agentes gestionados que ofrece Google Cloud, como los agentes de datos y de análisis conversacional sobre Big Query, y decidir con criterio cuándo usar lo disponible y cuándo construir a medida. IA integrada en productos digitales Exponer las capacidades de IA como servicios propios sobre Cloud Run, con APIs, autenticación y control de consumo, e integrarlas en las aplicaciones y webs del grupo en coordinación con Jungle Apps y Webs.

Participar en el diseño de la experiencia de usuario de las funcionalidades de IA dentro de cada producto. Monitorización, operación y mantenimiento Monitorizar las soluciones en producción: trazas, latencia, errores, consumo de tokens y coste por solución, con alertas definidas. Mantener y evolucionar lo desplegado: cambios de versión de modelo, cuotas y límites, entornos de desarrollo y producción, integración y despliegue continuo. Asumir soluciones construidas por terceros y dejarlas documentadas, mantenibles y bajo titularidad de Jungle.





Evaluación y calidad Definir conjuntos de evaluación y métricas objetivas para cada solución, y aplicarlos antes de cada despliegue y de cada cambio de modelo. Medir precisión, alucinación y cobertura, y recoger el feedback de los usuarios para priorizar mejoras. Seguridad y uso responsable Aplicar el marco de uso responsable de IA del grupo, el control de acceso por identidad y la residencia del dato en la Unión Europea.

Proteger las soluciones frente a exposición de dato personal, inyección de instrucciones y fuga de información entre compañías del grupo, en coordinación con Ciberseguridad y dentro del sistema certificado bajo ISO 27001. Experiencia 3-6 años en ingeniería de software, datos o machine learning, con al menos 2 implementando IA generativa en producción, no solo pruebas de concepto.

Formación: Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística o similar. IA Generativa en GCP: Implementación en producción de soluciones de IA generativa sobre Gemini Enterprise Agent Platform (antes Vertex AI).

Agentes con ADK: Desarrollo y despliegue de agentes con Agent Development Kit, con herramientas y orquestación de varios pasos.

Molden Garden: Consumo e integración de distintos modelos a través de las APIs de Model Agentes gestionados de GCP: Uso de los agentes disponibles en Google Cloud, como los agentes de datos sobre Big Query. Monitorización y mantenimiento: Operación en producción de soluciones de IA: observabilidad, coste, cambios de versión de modelo y resolución de incidencias. Productos digitales: Integración de capacidades de IA en aplicaciones o webs a través de APIs y servicios backend.

Python: Desarrollo backend en producción (Fast API o similar), pruebas y empaquetado.

Git/CI/CD: Versi

📌 Ai Engineer | Jungle (Madrid)
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