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.
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 relevante 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 BigQuery, 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 *.
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 BigQuery.
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 (FastAPI o similar), pruebas y empaquetado.
Git/CI/CD: Versionado, pull requests y despliegue continuo.
Evaluación: Medición de la calida

📌 Ai Engineer | Jungle (Madrid)
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📍 Madrid