GenAI Backend Engineer: API & LLM Integration

Capgemini; Madrid; Híbrido; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formación presencial y online

Certificaciones

Flexibilidad y modelo híbrido

Descripción de la vacante

Capgemini está buscando perfiles en Data & AI para diseñar y desarrollar soluciones basadas en IA generativa e integración de LLMs en entornos cloud (Azure/AWS/GCP).

Se trabajará en servicios backend, pipelines de RAG y orquestadores, con prácticas modernas de ingeniería, pruebas y seguridad. Se valorará experiencia en LangChain y herramientas de contenedores como Docker y Kubernetes.

Formación

• Ingeniería de software con 3–7+ años de experiencia (según seniority).
• Experiencia en Python y frameworks backend (FastAPI/Flask).
• Sólida base en APIs, microservicios y CI/CD.
• Conocimiento de Cloud (Azure/AWS/GCP) y despliegue en contenedores (Docker/Kubernetes).
• Experiencia con GenAI/LLMs y herramientas como LangChain.
• Conocimientos de testing y seguridad básica de APIs.
• Inglés profesional para documentación y equipos internacionales.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar servicios backend e IA que integren LLMs en entornos cloud.
• Construir pipelines de RAG y orquestadores como LangChain/LlamaIndex.
• Implementar CI/CD y observabilidad (logging, métricas, tracing).
• Aplicar LLMOps/MLOps: evaluación de calidad, guardrails y monitoreo de costes.
• Colaborar con arquitectura, datos, seguridad y negocio para requisitos no funcionales.
• Documentar decisiones técnicas y apoyar revisiones de código y mentoring.

Conocimientos

Python

FastAPI/Flask

CI/CD

Cloud platforms

LLMs

LangChain

Kubernetes

Testing

Observability

Security

Inglés profesional

Herramientas

Docker

GitHub Actions

GitLab CI

Azure DevOps

Jenkins

Descripción del empleo

Capgemini está buscando perfiles en Data & AI para diseñar y desarrollar soluciones basadas en IA generativa e integración de LLMs en entornos cloud (Azure/AWS/GCP).

Se trabajará en servicios backend, pipelines de RAG y orquestadores, con prácticas modernas de ingeniería, pruebas y seguridad. Se valorará experiencia en LangChain y herramientas de contenedores como Docker y Kubernetes.