Analista Funcional

EnSG Techacompañamos a organizaciones líderes en la construcción y evolución de plataformas tecnológicas avanzadas, combinando ingeniería de software, cloud e inteligencia artificial. Nuestro modelo de trabajo se basa en la excelencia técnica, la estandarización y la colaboración estrecha con los equipos de nuestros clientes, participando en iniciativas estratégicas de alto impacto dentro de entornos complejos y en constante evolución.Buscamos incorporar unAnalista Funcional / Ingeniero Python Backendcon experiencia sólida en desarrollo backend yarquitecturas técnicas basadas en modelos de lenguaje (LLMs) e IA generativa, para integrarse en un entorno de plataforma y herramientas de desarrollo dentro del ciclo de vidaSDLC. El rol tiene un marcado enfoque técnico y arquitectónico, orientado al diseño, construcción, validación e industrialización de componentes reutilizables que soporten soluciones GenAI a escala corporativa.La persona seleccionada participará activamente en el desarrollo de microservicios en Python, el diseño de arquitecturas de integración con LLMs, la automatización y observabilidad de la plataforma, así como en la ejecución de pruebas técnicas, PoCs y tareas de soporte especializado a otros equipos. Actuará como referente en el uso avanzado dePython y FastAPIaplicado a entornos productivos y a soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, colaborando estrechamente con equipos de arquitectura, seguridad y plataforma. Se trata de una posición idónea para perfiles con mentalidad de ingeniería, orientación a calidad y capacidad para moverse con solvencia entre desarrollo, arquitectura y operación, aportando criterio técnico en la toma de decisiones y en la evolución de la plataforma.Requisitos técnicos ✅ Imprescindibles Desarrollo Backend y Microservicios Pythonavanzado (mínimo 5 años) aplicado a desarrollo backend, librerías internas, automatización y herramientas técnicas. Desarrollo de APIs y microservicios conFastAPI: validación de datos, gestión de dependencias, documentación automática y despliegue en producción. Construcción de módulos, librerías reutilizables y scaffolds internos para la estandarización del desarrollo. Aplicación de principios de clean code, testing y buenas prácticas de ingeniería software. ArquitecturaGenAI y LLMs Diseño de arquitecturas que integran microservicios con modelos de lenguaje (LLMs). Definición de patrones de orquestación, desacoplamiento, enriquecimiento de contexto, latencia y escalabilidad. Gestión de prompts, flujos de inferencia, paralelización y optimización del consumo de modelos en entornos corporativos. Integración con APIs SaaS/Cloud de LLMs (OpenAI u otros proveedores). Arquitectura Técnica GenAI (LLMs, MCP y A2A) Diseño de arquitecturas técnicas para la integración de OpenAI, Azure OpenAI, GCP Vertex AI y AWS Bedrock. Definición de patrones de invocación, seguridad, autenticación, observabilidad y gobierno del consumo de modelos. Diseño e implementación de arquitecturasMCP (Model Context Protocol)yA2A (Agent-to-Agent)para habilitar comunicación segura y orquestación entre agentes, servicios y LLMs. Operación, Automatización y Observabilidad Desarrollo de scripts y servicios en Python para: Telemetría y recopilación de métricas. Monitorización de uso, costes y rendimiento. Automatización de tareas operativas asociadas a plataformas GenAI. Contenerización con Docker y despliegue en entornos cloud. Conocimientos enAWS: CloudWatch, Lambda, X-Ray, AppRunner y/o Fargate. DevOps y SDLC Uso de Git y flujos CI/CD. Experiencia con Jenkins, pipelines y automatización de despliegues. Conocimiento del ecosistema Python: Pip, Poetry, Pydantic, entre otros. Inglés técnico nivel B2.Valorables Experiencia con librerías y frameworks para LLMs (OpenAI SDK, LangChain u otros). Participación en plataformas internas de desarrollo o herramientas SDLC. Certificaciones técnicas en cloud o desarrollo software. Experiencia en entornos de experimentación, benchmarking y pruebas de rendimiento en arquitecturas de IA. Funciones avanzadas y responsabilidades técnicas Desarrollo de PoCs y Validación Técnica Diseño y desarrollo completo de PoCs orientadas a validar productos de integración y gateways (Kong, Solo.io, Apigee, NGINX, entre otros). Experimentación con capacidades avanzadas: enrutado multi-proveedor, extensiones MCP, flujos A2A, RAG básico y benchmarking de modelos. Documentación de conclusiones técnicas para facilitar la toma de decisiones sobre la industrialización de soluciones. Delivery Técnico e Implementación Ejecución hands-on del delivery técnico: configuración, despliegue e integración de la tecnología seleccionada en entornos corporativos. Configuración avanzada de gateways, políticas, plugins, extensiones, seguridad, trazabilidad y observabilidad. Integración con el ecosistema interno: IAM, redes privadas, observabilidad, CI/CD, IaC, auditoría y cumplimiento normativo. Construcción de artefactos técnicos (scripts, módulos, conectores, pipelines) necesarios para completar el delivery end-to-end. Desarrollo, Automatización y Componentes Técnicos Desarrollo en Python de conectores, automatizaciones, pruebas de integración, SDKs internos y utilidades de experimentación con LLMs. Automatización de infraestructura y despliegues mediante Terraform y/o CloudFormation. Implementación de pipelines CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps y Cloud Build.