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 mixta , 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 resu

📌 Agentic AI Engineer (Erandio)
🏢 Eia21 | Estudios E Ingeniería Aplicada Xxi
📍 Erandio