Analista Funcional

En¿Es usted el solicitante adecuado para esta oportunidad? Descúbralo leyendo el resumen del puesto a continuación.SG 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 ImprescindiblesDesarrollo Backend y MicroserviciosPythonavanzado (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 LLMsDiseño 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 ObservabilidadDesarrollo 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 SDLCUso 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.ValorablesExperiencia 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 técnicasDesarrollo de PoCs y Validación TécnicaDiseño y desarrollo completo de PoCs orientadas a validar productos de integración y gateways (Kong, , 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 ImplementaciónEjecución 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 TécnicosDesarrollo 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. xsgfvud Implementación de pipelines CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps y Cloud Build.