Ingeniero de software

Una compañía con equipos de IA avanzada incorpora un/a AI Runtime & Evaluation Engineer para el diseño, implementación y evaluación de arquitecturas de agentes de IA a escala productiva. Rol clave en la creación de sistemas robustos de evaluación y benchmarking de LLMs, gestión del runtime de agentes y observabilidad avanzada.

Rol fundamental en el ciclo de vida de sistemas de agentes IA en producción real — no POCs, no research aislado.

🎯 Sobre el ro

lSerás responsable de construir, optimizar y validar rigurosamente sistemas de agentes de IA. Diseñarás las arquitecturas, gestionarás su runtime end-to-end, y — muy importante — establecerás la metodología de evaluación que asegura calidad, rendimiento y reproducibilidad. Impacto tangible en la fiabilidad de soluciones IA a escala

?? Lo que har

ás
Arquitecturas de agent

• es:Diseñar sistemas de agentes: planning, tool calling, function calling, memory, context engineering, semantic routi
• ng.Distinguir y diseñar workflows vs agentes según caso de u
• so.Trabajar con MCP (Model Context Protocol) y, idealmente, A
• 2A.Orquestar sistemas multi-agen

te.
Runtime de agen

• tes:Gestionar execution loop, state management, orchestration, retries, checkpoint
• ing.Implementar streaming, human-in-the-loop, gestión de conte
• xto.Observabilidad avanzada, tracing, tool execution, concurre

ncy.
Evaluación (crít

• ico):Diseñar evals offline y on
• line.Construir benchmarks robustos + golden datasets + synthetic data
• sets.Aplicar LLM-as-a-judge, pairwise compar
• ison.Regression testing + experiment tracking + reproducibilidad (MLf

low)

• .
  RAG:Chunking, embeddings, reranking, vector databases, retrieval quality, context wi

ndows.
LLM Engin

• eering:Prompting, structured outputs, JSON schema, function c
• alling.Optimización de tokenización, coste, latencia, c
• aching.Reasoning models + context window mana

gement.
Backend + Observabilidad +

• Testing:Python backend con FastAPI, Docker, Kub
• ernetes.OpenTelemetry + Grafana + Pro
• metheus.Unit testing, integration testing, eval testing, regression suites, CI/CD

para IA.
✅ Impres

• cindiblesExperiencia sólida diseñando arquitecturas de agentes IA en producción (planning, tool/function calling, memory, context engineering, semantic routi
• ng, MCP).Experiencia práctica con runtime de agentes end-to-end (execution loop, state, retries, checkpointing, streaming, HITL, conc
• urrency).Experiencia crítica en evaluación de modelos: offline + online evals, benchmark design, golden + synthetic datasets, LLM-as-a-judge, regression testing, experiment
• tracking.Dominio avanzado de Python para backend
• robusto.Conocimiento experto de RAG (chunking, embeddings, reranking, vector DBs, retrieval
• quality).LLM Engineering avanzado (prompting, structured outputs, function calling, tokenización, coste, latencia, caching, reasoning
• models).Experiencia con MLflow para experiment
• tracking.Inglés

avanzado
💡 Muy

• valorableFrameworks de agentes: LangGraph, OpenAI A
• gents SDK.A2A (Agent-to-Agent
• Protocol).Infraestructura: FastAPI, Docker, Kubernetes, Redis, Kafka, P
• ostgreSQL.Observabilidad: OpenTelemetry, Grafana, P
• rometheus.Testing: unit + integration + eval + regression suites + CI/C
• D para IA.Cloud AI: Azure OpenAI, AWS Bedrock + AgentCore, GCP

Vertex AI.
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• CondicionesModalidad: freelance v
• ía Shakers.Duración: 12 meses con alta probabilidad de
• extensión.Ubicación: 100% remoto de

sde España.
En Shakers nos ocupamos de la gestión del proyecto, la facturación y el acompañamiento. Tú te centras en construir agentes IA fiables y evaluables a escala