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 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 so

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