Senior GenAI Engineer (Remote)Referencia: #60826Localización: EspañaBuscamos un Senior GenAI Engineer para diseñar y construir workflows avanzados de IA generativa que impulsen nuestra plataforma de coverage analysis de nueva generación. ¿Quiere presentar una candidatura? Asegúrese de que su CV está actualizado y luego lea atentamente las siguientes especificaciones del puesto antes de solicitar. Serás responsable de arquitecturar sistemas agenticos complejos, transformar retos de negocio ambiguos en soluciones escalables y liderar la evolución técnica de cómo la plataforma utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño. Este rol combina system design, AI engineering y arquitectura moderna de datos, garantizando que los flujos de información sean robustos, tipados, observables y preparados para producción. Responsabilidades principalesArquitectura de Workflows GenAI — Diseñar sistemas agenticos end‐to‐end con LangGraph, estructurando problemas complejos en pasos y nodos modulares. Orquestación de LLMs — Implementar capas de orquestación con LiteLLM u otras herramientas, gestionando estrategias multi‐modelo, fallbacks y optimización de costes. Estructuración y validación de datos — Crear flujos de datos tipados y fiables mediante Pydantic, aplicados a pipelines, APIs y servicios internos. Integración de modelos — Evaluar e integrar proveedores LLM (OpenAI, Claude, etc.) optimizando latencia, coste y calidad. Observabilidad y debugging — Implementar logging, tracing y monitorización con herramientas como Langfuse o LangSmith. Optimización de rendimiento — Mejorar prompts, uso de tokens, chunking y eficiencia de inferencia. Colaboración cross‐functional — Trabajar con data scientists, AI engineers y producto para desplegar sistemas y definir nuevas funcionalidades. Requisitos imprescindibles (Must‐Have)Experiencia técnica5+ años de desarrollo en Python,



con fundamentos sólidos de ingeniería de software.2+ años construyendo sistemas en producción basados en LLMs. Experiencia práctica con LangGraph o frameworks agenticos similares. Dominio profundo de Pydantic para modelado y validación de datos. Conocimiento avanzado de prompt engineering, limitaciones de los LLMs y metodologías de evaluación. Experiencia en async Python (asyncio, concurrencia).
Capacidad para diseñar arquitecturas complejas con autonomía. 5 años de experiencia en arquitectura moderna de datos, incluyendo: modelado de datos estructurados y semiestructuradosdiseño de pipelines y flujos de datosgobernanza, calidad y validación del datointegración entre servicios, APIs y sistemas distribuidosaplicación de patrones de data architecture en entornos de IA/LLMNice to HaveExperiencia con LiteLLM o capas multi‐modelo. Familiaridad con Langfuse / LangSmith. Conocimientos de vector DBs y patrones RAG.
Experiencia en optimización de costes y token accounting. Experiencia con Azure y arquitecturas cloud‐native. Conocimiento de frameworks de evaluación de calidad de output. Expectativas técnicasPensamiento arquitectónico — Descomponer problemas complejos en componentes modulares. Mentalidad de producción — Construir sistemas robustos, observables y mantenibles. Fluidez con LLMs — Conocimiento práctico profundo. Perspectiva de sistemas — Entender cómo interactúan APIs, bases de datos, workers async y capas de monitorización. Iniciativa y ownership — Liderar decisiones técnicas end‐to‐end. Qué ofrecemosCompensación altamente competitiva, alineada con la experiencia senior. Contexto internacional en una empresa líder en soluciones de IA.
Plan de crecimiento y exposición a proyectos punteros. Trabajo 100% remoto, con flexibilidad y autonomía. xsgfvud Hay opciones de teletrabajo/trabajo desde casa disponibles para este puesto.

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