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.
FuncionesArquitectura Agentic y OrquestaciónDiseñar 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 GenerativaDiseñar 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 OptimizaciónTransformar 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 AgentOpsParticipar 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.
RequisitosGrado 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 ValoraráConocimientos 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.
CondicionesUbicación: Erandio, Bilbao.
Modalidad: Híbrida.
Jornada: Completa.
Tipo de contrato: Indefinido.
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📌 Agentic Ai Engineer (Erandio)
🏢 Eia21 | Estudios E Ingeniería Aplicada Xxi
📍 Erandio