Buscamos AgentOps Architects en Medalla Technology Queremos incorporar perfiles senior capaces de diseñar cómo se construyen, despliegan, gobiernan y operan sistemas de agentes de IA en entornos empresariales. No buscamos únicamente experiencia en CI/CD, infraestructura o MLOps tradicional. Buscamos profesionales que entiendan la arquitectura completa de una solución agéntica y sean capaces de convertir un desarrollo funcional en un producto mantenible, observable y desplegable de forma reproducible en diferentes clientes y entornos. En Medalla Technology estamos trabajando en proyectos de GenAI y sistemas multiagente donde el reto ya no es solo conseguir que un agente funcione, sino resolver preguntas como:
• ¿Cómo estructuramos correctamente orquestadores, agentes y tools?
• ¿Cómo versionamos y desplegamos el mismo producto en distintos entornos?
• ¿Cómo evaluamos una nueva versión antes de llevarla a producción?
• ¿Cómo trazamos qué ha ocurrido en una ejecución multiagente?
• ¿Cómo gestionamos permisos, dependencias, secretos, modelos y recursos?
• ¿Cómo evitamos que una solución que funciona como PoC se convierta en un sistema difícil de mantener y evolucionar? ¿Qué harás?
• Definir arquitecturas para sistemas agénticos y multiagente en entornos empresariales.
• Diseñar la transición desde prototipos o desarrollos de IA hacia productos software industrializados y desplegables.
• Definir patrones de AgentOps, LLMOps y MLOps: versionado, evaluación, observabilidad, despliegue, promoción y rollback.
• Diseñar estrategias de despliegue multi-entorno y multi-cliente, manteniendo una única base de código y externalizando configuración, permisos y recursos.
• Establecer la arquitectura de repositorios, paquetes, dependencias, testing y pipelines de CI/CD para soluciones de IA.




• Diseñar mecanismos de tracing y observabilidad end-to-end sobre orquestadores, agentes, prompts, tool calls, modelos y ejecuciones.
• Definir frameworks de evaluación para agentes y aplicaciones GenAI: regresión, groundedness, calidad, routing, latencia, coste y seguridad.
• Diseñar modelos de seguridad y gobierno para agentes, tools y recursos de datos.
• Trabajar junto a AI Engineers, Data Engineers y Data Scientists para definir los estándares técnicos con los que industrializamos nuestras soluciones de IA. ¿Qué buscamos?Queremos perfiles con experiencia sólida diseñando arquitecturas de datos, software o plataformas de IA, que hayan evolucionado hacia la construcción y operacionalización de soluciones de Machine Learning, GenAI y agentes. Esperamos experiencia práctica en:
• Diseño de arquitecturas complejas de Data & AI en entornos cloud.
• Desarrollo o diseño de agentes, tools, orquestadores o sistemas multiagente.
• Puesta en producción de soluciones ML/GenAI más allá de la fase de PoC.
• Python y buenas prácticas de ingeniería de software.
• Git, branching, Pull Requests, testing y CI/CD.
• Docker y conceptos de despliegue mediante contenedores.
• Separación entre código, configuración, secretos, infraestructura y recursos.
• Observabilidad, trazabilidad y operación de sistemas distribuidos. Nos interesa especialmente que hayáis tenido que resolver problemas reales de productización:



pasar de una solución que funciona en un entorno concreto a una arquitectura reproducible, gobernada y mantenible. Será un plus haber trabajado con:
• Databricks: MLflow, Unity Catalog, Asset Bundles, Jobs, Apps o Model Serving.
• LangGraph, LangChain, PydanticAI u otros frameworks de agentes.
• MCP y arquitecturas basadas en tools.
• Evaluación y observabilidad de LLMs y agentes: MLflow Tracing, Langfuse, Phoenix, DeepEval o similares.
• Terraform e Infrastructure as Code.
• Kubernetes.
• Microsoft Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI u otras plataformas GenAI gestionadas.
• Arquitecturas RAG y sistemas de recuperación de conocimiento.
• Seguridad y gobierno de sistemas de IA. No esperamos que conozcáis todas estas tecnologías. Nos importa más que hayáis diseñado y operado sistemas de IA reales en producción y que sepáis tomar decisiones de arquitectura cuando aparecen problemas de escalabilidad, mantenibilidad, observabilidad, seguridad o despliegue. ¿Qué encontraréis en Medalla?Trabajaréis en proyectos donde la arquitectura todavía importa mucho: sistemas multiagente, plataformas de IA corporativas, modelos operativos de AgentOps y soluciones que deben desplegarse y mantenerse en organizaciones complejas. Tendréis la ocasión de trabajar junto a compañeros de muy alto nivel tecnológico con los que aprender en tecnologías punteras del ecosistema Data & AI, como Databricks, además de otras plataformas y herramientas cloud de referencia. Participaréis tanto en proyectos para grandes compañías como en la construcción de nuestros propios aceleradores y frameworks de IA.
• Buscamos profesionales que quieran ayudarnos a definir cómo deben construirse y operarse los sistemas agénticos cuando dejan de ser una demo y pasan a convertirse en producto.

📌 AgentOps Architect (España)
🏢 Medalla Technology
📍 España