AI Engineer

Forma parte del futuro de Paradigma En Paradigma buscamos incorporar un/a AI Engineer especializado/a en Inteligencia Artificial Generativa, con experiencia en la construcción y despliegue de soluciones basadas en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas agénticos. Como AI Engineer, actuarás como referente técnico en la creación de soluciones de IA Generativa y participarás en funciones como:
* Diseñar y desarrollar soluciones basadas en LLMs y modelos fundacionales.
* Implementar pipelines avanzados de RAG, arquitecturas GraphRAG y sistemas de recuperación híbrida.
* Construir agentes autónomos y soluciones basadas en arquitecturas multiagente.
* Orquestar flujos complejos mediante frameworks como LangChain y LangGraph.
* Gestionar el contexto, el estado y la memoria de agentes para garantizar interacciones coherentes.
* Integrar las soluciones de IA con APIs, servicios y fuentes de datos corporativas mediante Tool Calling.
* Diseñar, desplegar y mantener servidores basados en Model Context Protocol — MCP.
* Procesar, transformar e ingerir datos no estructurados procedentes de distintas fuentes documentales.
* Implementar validaciones, controles y guardrails para reducir alucinaciones y proteger datos sensibles.
* Diseñar mecanismos de evaluación, observabilidad y trazabilidad de modelos y aplicaciones LLM.
* Empaquetar, desplegar y poner en producción soluciones de IA Generativa aplicando buenas prácticas de LLMOps.
* Desarrollar pruebas unitarias y de integración y participar en procesos de integración y despliegue continuo. Forma parte del futuro de Paradigma Formarás parte de proyectos innovadores en los que trabajarás en todo el ciclo de vida de las soluciones de IA Generativa: desde el diseño y la experimentación hasta su puesta en producción mediante prácticas de LLMOps .¿Que buscamos? En Paradigma buscamos incorporar un/a AI Engineer especializado/a en Inteligencia Artificial Generativa, con experiencia en la construcción y despliegue de soluciones basadas en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas agénticos. Responsabilidades
* Diseñar y desarrollar soluciones basadas en LLMs y modelos fundacionales.
* Implementar pipelines avanzados de RAG, arquitecturas GraphRAG y sistemas de recuperación híbrida.
* Construir agentes autónomos y soluciones basadas en arquitecturas multiagente.
* Orquestar flujos complejos mediante frameworks como LangChain y LangGraph.
* Gestionar el contexto, el estado y la memoria de agentes para garantizar interacciones coherentes.
* Integrar las soluciones de IA con APIs, servicios y fuentes de datos corporativas mediante Tool Calling.
* Diseñar, desplegar y mantener servidores basados en Model Context Protocol — MCP.
* Procesar, transformar e ingerir datos no estructurados procedentes de distintas fuentes documentales.
* Implementar validaciones, controles y guardrails para reducir alucinaciones y proteger datos sensibles.
* Diseñar mecanismos de evaluación, observabilidad y trazabilidad de modelos y aplicaciones LLM.
* Empaquetar, desplegar y poner en producción soluciones de IA Generativa aplicando buenas prácticas de LLMOps.
* Desarrollar pruebas unitarias y de integración y participar en procesos de integración y despliegue continuo. Debes tener experiencia en:
* Al menos 3 años de experiencia en proyectos de Inteligencia Artificial Generativa.
* Sólidos conocimientos de ingeniería de software, principios de Clean Code y diseño de arquitecturas.
* Experiencia demostrable diseñando arquitecturas para soluciones GenAI, seleccionando agentes, modelos fundacionales, bases de datos vectoriales y herramientas de orquestación.
* Dominio de Python y experiencia con TypeScript.
* Experiencia trabajando con bases de datos vectoriales y optimizando búsquedas semánticas, híbridas y por similitud.
* Conocimiento avanzado de frameworks como LangChain, LangGraph o LangFlow.
* Experiencia en la construcción y orquestación de agentes autónomos y sistemas multiagente.
* Experiencia práctica en integración corporativa mediante APIs, Tool Calling y servidores MCP.
* Conocimiento de técnicas avanzadas de RAG, ingesta documental automatizada y arquitecturas basadas en grafos de conocimiento, como GraphRAG.
* Experiencia en el preprocesamiento de datos no estructurados complejos.
* Conocimiento de mecanismos de seguridad, validación y prevención de alucinaciones.
* Experiencia aplicando prácticas de LLMOps: observabilidad, evaluación, trazabilidad y monitorización de soluciones basadas en LLMs.
* Conocimiento de herramientas como Langfuse, LangSmith o similares.
* Experiencia trabajando con Git, Docker y pipelines de CI/CD.
* Experiencia creando pruebas unitarias, pruebas de integración y procesos de despliegue continuo. ¿Por qué Paradigma? Libertad con responsabilidad Confiamos en las personas para organizar su trabajo de forma flexible, favoreciendo el equilibrio entre la vida personal y profesional sin perder de vista los objetivos y el impacto de nuestro trabajo. Tendrás la posibilidad de trabaj