Senior Python Developer

Hace 5 días

Madrid, Area Metropolitana (comarca); Comunidad de Madrid, España Plexus Tech Jornada completa
Full time At Kyndryl, we run and reimagine the mission‐critical technology systems that drive advantage for the world's leading businesses. with proven expertise and a continuous flow of AI‐powered insight, enabling smarter decisions, faster innovation, and a lasting competitive edge. Buscamos un/a Lead AI Engineer para participar en un proyecto estratégico del sector público, contribuyendo al diseño, desarrollo e implantación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial en entornos críticos. La persona seleccionada trabajará en la implementación de soluciones basadas en IA Generativa, arquitecturas RAG y agentes inteligentes, colaborando con equipos multidisciplinares para acelerar la adopción de capacidades de automatización e inteligencia operacional. Trabajo totalmente presencial en oficinas ubicadas en el centro de Madrid (zona Embajadores). Horario de trabajo de 08:00 a 15:00h. Desarrollar soluciones end‐to‐end de Inteligencia Artificial a partir de documentación funcional, diseños técnicos y especificaciones definidas. Implementar componentes basados en arquitecturas agentic garantizando su integración en entornos productivos. Participar en la definición e implementación de arquitecturas de IA escalables, incluyendo bases de datos vectoriales y flujos de prompting. Mínimo 5 años de experiencia profesional, incluyendo experiencia relevante en proyectos de Inteligencia Artificial. Experiencia en: Integración con sistemas ITSM/BMC, CMDB y herramientas de observabilidad. Definición de pipelines de datos para análisis de impacto y simulaciones. Experiencia como Software Engineer en proyectos complejos. Python, Java o .
NET. Experiencia trabajando con XML, JSON y servicios REST. Conocimientos de arquitecturas de microservicios, contenedores (Docker y Kubernetes) y sistemas de mensajería. Titulación universitaria en Ingeniería Informática o disciplina técnica relacionada. Certificación en Azure, AWS o Google Cloud Platform. Experiencia con herramientas DevOps y prácticas modernas de ingeniería.