Experteer Overview Entra a diseñar, construir y desplegar sistemas agenticos de IA en producción para clientes empresariales. Colaborarás con equipos de ingeniería de clientes y dirigirás sesiones técnicas para definir patrones reutilizables y aceleradores que escalen más allá de proyectos individuales. Ubicado en el corazón de una red de talento en IA, aportarás en la gobernanza, operaciones de LLM y métricas de impacto.

Participarás en un contexto de trabajo diverso y con acceso a programas de colaboración con gigantes de IA, impulsando soluciones que operan a gran escala en entornos reales. Compensaciones / Beneficios • Arquitectar y gobernar sistemas agenticos en producción a escala empresarial, incluyendo orquestación multi-agent, pipelines RAG, routing basado en políticas, gestión de memoria y observabilidad a nivel de programa • Definir estándares de pipelines RAG: estrategias de chunking y embeddings, benchmarks de calidad y decisiones basadas en métricas transferibles • Establecer estándares de integración de múltiples LLMs: arquitectura independiente del proveedor, enrutamiento de respaldo y gobernanza de costos entre OpenAI, Anthropic, Vertex AI y modelos open-source • Gestionar LLMOps a escala de programas: estrategia de evaluación, gobernanza de prompts, herramientas de observabilidad, monitoreo de seguridad y control de costos • Dirigir engagements con clientes a nivel senior: facilitar sesiones de diseño, liderar entregas de prueba de concepto y alinear liderazgo tecnológico • Diseñar y publicar patrones reutilizables,



aceleradores y estándares de ingeniería para escalar prácticas y reducir tiempos de onboarding • Ser dueño del marco de medición de calidad de sistemas agenticos: definir métricas de exactitud, latencia, seguridad y costo; presentar impacto de IA a nivel de negocio a stakeholders Responsabilidades • Experiencia sólida en ingeniería de software en entornos de producción • Experiencia práctica diseñando y desplegando soluciones de IA agentica en producción • Experiencia con marcos de orquestación agentica (LangGraph, CrewAI, AutoGen u otros equivalentes) a profundidad de producción • Experiencia llamando APIs de LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) en código de producción, con abstracción de proveedores y gestión de tokens • Gestión de pipelines RAG: embeddings, estrategia de chunking, bases de vectores y ingeniería de contexto • Fundamentos de LLMOps: diseño de harness de evaluación, versionado de prompts y observabilidad en producción • Madurez en ingeniería nativa en la nube: Kubernetes, Docker, microservicios, serverless, CI/CD e IaC (Terraform o Helm) • Buen nivel de Python; Java u otro backend aceptable;

experiencia en depuración y observabilidad en producción • Requiere liderazgo de equipos de ingeniería y manejo de desarrollo profesional de personas • Experiencia gestionando, desarrollando y evaluando equipos de ingeniería y conversaciones de desarrollo Requisitos principales • fellowship/colaboración con gigantes de IA • certificaciones y aprendizaje continuo • oportunidades de trabajo en múltiples industrias • ambiente inclusivo y enfoque en bienestar • programas de desarrollo profesional • proyecto de impacto en clientes a gran escala

📌 Software Engineering Manager (Madrid)
🏢 Accenture
📍 Madrid