Forma parte del futuro de Paradigma En Paradigma seguimos creciendo y buscamos un/a AI Trust Engineer Senior que nos ayude a garantizar la calidad, fiabilidad, trazabilidad y seguridad de nuestros sistemas de Inteligencia Artificial, LLMs y arquitecturas agénticas . ¿Que buscamos? Importante: no buscamos un perfil de QA tradicional centrado en testing funcional. Buscamos un/a ingeniero/a capaz de entender cómo se comportan los modelos y agentes, medir objetivamente su calidad y construir los mecanismos que permitan evaluarlos y monitorizarlos de forma continua. Responsabilidades Tu misión será diseñar y operar los mecanismos de evaluación, observabilidad y gobierno de sistemas de IA , aportando evidencias objetivas de que su comportamiento cumple con los requisitos funcionales, técnicos y de negocio. Trabajarás durante todo el ciclo de vida de las soluciones, desde el diseño hasta producción, colaborando estrechamente con equipos de Software Builders, Agentic Platform Engineers y AI Architects . Entre tus principales responsabilidades estarán: Observabilidad de LLMs y agentes Instrumentar aplicaciones de IA utilizando Langfuse u otras herramientas equivalentes. Capturar y analizar trazas completas: prompts, respuestas, llamadas a herramientas, pasos intermedios de agentes, latencia, tokens y costes. Investigar comportamientos y detectar degradaciones o anomalías en producción. Construir dashboards y alertas con Grafana para monitorizar calidad, rendimiento, latencia y costes. Trabajar con estándares como OpenTelemetry aplicados a sistemas de IA. Evaluación de LLMs Diseñar y ejecutar evaluaciones utilizando frameworks como Ragas y DeepEval . Trabajar con métricas de faithfulness, relevancia, precisión y exhaustividad del contexto en sistemas RAG, alucinaciones y uso correcto de herramientas.



Diseñar benchmarks y datasets de referencia para comparar versiones de forma reproducible. Aplicar técnicas como Human-in-the-Loop y LLM-as-a-Judge , entendiendo sus limitaciones y posibles sesgos. Evaluar la robustez y seguridad de sistemas de IA frente a sesgos, prompt injection y jailbreaks . Definir métricas objetivas y criterios de aceptación adaptados a cada caso de uso. Automatización y Quality Gates Integrar evaluaciones de IA dentro de pipelines CI/CD . Construir quality gates que permitan bloquear cambios que no cumplan los umbrales de calidad definidos. Automatizar la evaluación de cambios en modelos, prompts, configuraciones y agentes. Desarrollar herramientas y evaluaciones en Python , aplicando buenas prácticas de ingeniería de software. Calidad y mejora continua Construir y mantener un motor de evaluación basado en datasets versionados . Detectar regresiones y comparar de forma reproducible el comportamiento entre versiones. Garantizar la trazabilidad de las respuestas: contexto utilizado, modelo, versión del prompt y pasos intermedios del agente. Definir y analizar KPIs de calidad e identificar oportunidades de mejora. Comunicar el estado de la calidad de las soluciones tanto a perfiles técnicos como de negocio. Debes tener experiencia en: Buscamos una persona con 4 años de experiencia profesional en ámbitos como: AI Quality Engineering Software Engineering MLOps Observabilidad Ingeniería de datos/IA Y, especialmente,



con experiencia práctica en IA generativa llevada a producción . Nos interesa especialmente que tengas: ✅ Experiencia real con Ragas y/o DeepEval . ✅ Experiencia con Langfuse u otras plataformas de observabilidad de LLMs/agentes. ✅ Experiencia integrando evaluaciones automatizadas como quality gates en CI/CD . ✅ Conocimientos sólidos de Python . ✅ Experiencia trabajando con LLMs, RAG y arquitecturas agénticas . ✅ Conocimientos de métricas y metodologías de evaluación de LLMs. ✅ Experiencia con Grafana y, valorable, OpenTelemetry . ✅ Conocimientos sobre seguridad y robustez de sistemas de IA. ✅ Capacidad para interpretar resultados y convertirlos en acciones de mejora. Y sobre todo, buscamos a alguien que no se limite a ejecutar tests: queremos una persona capaz de definir qué significa que un sistema de IA sea válido, cómo medirlo y cómo garantizarlo de forma automatizada y continua . ¿Por qué Paradigma? ✅ Libertad con responsabilidad Confiamos en las personas para organizar su trabajo de forma flexible, favoreciendo el equilibrio entre la vida personal y profesional sin perder de vista los objetivos y el impacto de nuestro trabajo. Tendrás la posibilidad de trabajar en un modelo de trabajo remoto o híbrido. ✅ Una comunidad de referencia Formarás parte de una comunidad ágil y tecnológica activa, donde compartir conocimiento, aprender de otros expertos y contribuir al desarrollo de las mejores prácticas del sector. ✅ Acompañamiento desde el primer día Contarás con el apoyo de un Buddy que te ayudará en tu integración, resolverá tus dudas y facilitará que te sientas parte de Paradigma desde el inicio. ✅ Excelencia técnica como seña de identidad Nos apasiona la tecnología y apostamos por el de

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