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 híbrida, 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 Lang Graph.
Desarrollar sistemas de planificación, enrutamiento, razonamiento iterativo y toma de decisiones basados en patrones como Re Act y Plan-and-Execute.
Construir soluciones basadas en Mixture of Agents (Mo A), 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 Lo RA y QLo RA.
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 Agent Ops Participar en la implantación de procesos de MLOps y Agent Ops.
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 Lang Smith, 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 Lang Graph 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 Mo E (Mixture of Experts), Mo A (Mixture of Agents) y Mo T (Mixture of Thought).
Experiencia afinando modelos mediante Lo RA y QLo RA utilizando Py Torch.
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 (A2 A) y Agent Communication Protocol (ACP).
Experiencia en técnicas como RLHF, DPO, destilación, cuantización y entrenamiento distribuido.
Experiencia con Deep Speed, 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 Crew AI, Auto Gen, Llama Index Agents o SDKs de Open AI y Anthropic.
Experiencia en Document AI, OCR avanzado y procesamiento documental.
Conocimientos de Knowledge Graphs y soluciones Edge AI. Condiciones Ubicación: Erandio, Bilbao. Modalidad: Híbrida. Jornada: Completa. Tipo de contrato: Indefinido.
Participación en el desarrollo de productos y soluciones de Inteligencia Artificial de última generación.
Entorno tecnológico innovador, con acceso a tecnologías punteras de IA Generativa, sistemas multiagente, MLOps y automatización avanzada.
Posibilidad de crecimiento cualificado en proyectos con un elevado componente de innovación tecnológica. #J-18808-Ljbffr

📌 Agentic Ai Engineer (Madrid)
🏢 Eia21 | Estudios E Ingeniería Aplicada Xxi
📍 Madrid