AgentOps Architect (España)

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08 nov
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Medalla Technology
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España

08 nov

Medalla Technology

España

Buscamos AgentOps Architects en Medalla TechnologyQueremos 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?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-contexto 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.
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.
Puesta en producción de soluciones ML/GenAI más allá de la fase de PoC.
Python y buenas prácticas de ingeniería de software.
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:Buscamos AgentOps Architects en Medalla TechnologyQueremos 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,

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