Desde

EIA21

, empresa de ingeniería industrial con más de 40 años de experiencia en la prestación de servicios para el sector, buscamos un/a

Agentic AI Engineer para incorporarse a nuestro equipo en

Erandio, Bilbao

, en modalidad híbrida

, participando en el desarrollo de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial Generativa, sistemas multiagente y automatización inteligente.

Funciones

Arquitectura Agentic y Orquestación

- Diseñar e implementar arquitecturas multiagente utilizando

LangGraph

.

- Desarrollar sistemas de planificación, enrutamiento, razonamiento iterativo y toma de decisiones basados en patrones como

ReAct y

Plan-and-Execute

.

- Construir soluciones basadas en

Mixture of Agents (MoA)

, donde agentes especializados colaboren para analizar, validar y consolidar respuestas.

- Diseñar e integrar herramientas mediante

Model Context Protocol (MCP)

, garantizando autenticación, trazabilidad y comunicaciones seguras.

- Implementar mecanismos de memoria a corto y largo plazo para agentes inteligentes, manteniendo el control sobre la persistencia de información.

- Diseñar procesos de aprobación humana (

Human-in-the-Loop

) para garantizar la calidad y gobernanza de los sistemas de IA.

Gestión del Conocimiento e Inteligencia Artificial Generativa

- Diseñar e implementar pipelines de extracción, procesamiento y vectorización de información procedente de PDFs y documentación no estructurada.

- Desarrollar sistemas

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

basados en bases de datos vectoriales y búsqueda híbrida.

- Afinar, evaluar y desplegar modelos open-source mediante técnicas como

LoRA y

QLoRA

.

- Desarrollar e implementar

Small Language Models (SLMs)

para entornos on-premise, edge computing y casos de uso orientados a optimización de costes.

- Implementar mecanismos de aprendizaje continuo a partir de resultados aceptados y rechazados por los usuarios.

- Diseñar la infraestructura necesaria para la ejecución de agentes: gestión de contexto, memoria, herramientas, observabilidad y evaluación.





Sistemas Basados en Reglas y Optimización

- Transformar criterios de negocio en reglas auditables y verificables.

- Diseñar soluciones híbridas que combinen modelos de Machine Learning con motores de reglas de negocio.

- Integrar herramientas de optimización, routing y razonamiento como recursos reutilizables dentro del ecosistema de agentes.

MLOps y AgentOps

- Participar en la implantación de procesos de

MLOps y

AgentOps

.

- Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos y agentes.

- Implementar monitorización, control de costes, trazabilidad y detección de desviaciones de rendimiento.

- Gestionar evaluaciones mediante herramientas como

LangSmith

,

Langfuse o similares.

- Participar en despliegues en entornos cloud, contenedores Docker, Linux y entornos privados con altos requisitos de seguridad.

Requisitos

- Grado o Máster en Ingeniería Informática, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería Computacional o disciplinas afines.

- Más de

3 años de experiencia en desarrollo software

, incluyendo al menos

2 años trabajando con sistemas de IA, NLP o LLMs en entornos productivos

.

- Dominio avanzado de

Python

.

- Experiencia demostrable con

LangGraph y sistemas multiagente.

- Experiencia en diseño de sistemas con memoria, guardrails, aprobación humana y llamadas a herramientas (

tool calling

).

- Conocimiento y experiencia práctica con

Model Context Protocol (MCP)

.

- Experiencia en arquitecturas

RAG

, embeddings, vectorización y bases de datos vectoriales como

Qdrant

,

Weaviate

,

Milvus o pgvector

.

- Conocimiento de arquitecturas





MoE (Mixture of Experts)

,

MoA (Mixture of Agents)

y

MoT (Mixture of Thought)

.

- Experiencia afinando modelos mediante

LoRA y

QLoRA utilizando

PyTorch

.

- Conocimiento sólido de

Small Language Models (SLMs)

y criterios para su utilización frente a LLMs de propósito general.

- Experiencia desarrollando entornos de ejecución para agentes inteligentes, incluyendo gestión de contexto, herramientas, aprobaciones y evaluación.

- Experiencia o conocimientos en modelos híbridos basados en reglas de negocio y Machine Learning.

- Conocimientos de

Docker

, CI/CD, experimentación, despliegue y monitorización de modelos.

- Nivel alto de inglés

, tanto oral como escrito.

- Capacidad para comunicar decisiones técnicas y resultados de IA a perfiles no especializados.

Se Valorará

- Conocimientos de protocolos

Agent-to-Agent (A2A)

y

Agent Communication Protocol (ACP)

.

- Experiencia en técnicas como

RLHF

,

DPO

, destilación, cuantización y entrenamiento distribuido.

- Experiencia con

DeepSpeed

,

FSDP o tecnologías equivalentes.

- Conocimientos de

Kubernetes y despliegues híbridos u on-premise.

- Experiencia con herramientas de optimización y resolución de restricciones como

OR-Tools

.

- Conocimiento de frameworks de agentes como

CrewAI

,

AutoGen

,

LlamaIndex Agents o SDKs de

OpenAI y

Anthropic

.

- Experiencia en

Document AI

, OCR avanzado y procesamiento documental.

- Conocimientos de

Knowledge Graphs y soluciones Edge AI.

Condiciones

- Ubicación:

Erandio, Bilbao.

- Modalidad:

Híbrida.

- Jornada:

Completa.

- Tipo de contrato:

Indefinido.

- Participación en el desarrollo de productos y soluciones de Inteligencia Artificial de última generación.

- Entorno tecnológico innovador, con acceso a tecnologías punteras de IA Generativa, sistemas multiagente, MLOps y automatización avanzada.

- Posibilidad de crecimiento competente en proyectos con un elevado componente de innovación tecnológica.

📌 Agentic AI Engineer (Erandio)
🏢 Eia21
📍 Erandio