Field AI Engineer - GenAI Deployment & Integration

Experis Manpower Group; España; Presencial; EUR 42.000 - 64.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Experis ManpowerGroup busca un AI Specialist intermedio para diseñar, desarrollar, integrar y llevar a producción soluciones de IA a medida. Se requiere experiencia hands-on, orientación al cliente y capacidad de desplazarse al entorno del cliente para entender necesidades y entregar soluciones de IA a medida.

El candidato trabajará en desarrollo y despliegue de agentes de IA, integración con sistemas existentes, y uso de herramientas como Docker, Kubernetes y pipelines CI/CD en entornos

Formación

• 4–6 años de experiencia en ingeniería de software/ integración.
• Al menos 1–2 años desplegando soluciones de IA generativa en producción.
• Perfil hands-on y orientado a cliente, capaz de desplazarse al entorno del cliente.

Responsabilidades

• Desarrollo y despliegue de agentes de IA y automatizaciones.
• Integración de IA con sistemas existentes mediante APIs, ETL, middleware y sistemas legacy.
• Desarrollo principalmente con Python y/o TypeScript.
• Implementación de soluciones RAG y bases de datos vectoriales en producción.
• Despliegue en Azure, AWS o GCP, incluyendo IAM y redes.
• Uso de Docker y Kubernetes y experiencia con CI/CD.
• Monitorización y observabilidad de soluciones de IA.
• Resolución de problemas técnicos directamente en el entorno del cliente.

Conocimientos

Hands-on

Client-facing

Python

TypeScript

Generative AI

Azure

AWS

GCP

Docker

Kubernetes

CI/CD

APIs

RAG

Vector DBs

Herramientas

Docker

Kubernetes

CI/CD

APIs

Descripción del empleo

Experis ManpowerGroup busca un AI Specialist intermedio para diseñar, desarrollar, integrar y llevar a producción soluciones de IA a medida. Se requiere experiencia hands-on, orientación al cliente y capacidad de desplazarse al entorno del cliente para entender necesidades y entregar soluciones de IA a medida.

El candidato trabajará en desarrollo y despliegue de agentes de IA, integración con sistemas existentes, y uso de herramientas como Docker, Kubernetes y pipelines CI/CD en entornos