GenAI Engineer: LLMs, RAG & AI Solutions

Minsait; Madrid; Híbrido; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Estabilidad y futuro

Proyectos innovadores

Ambiente cercano y transparente

Autonomía y flexibilidad

Plan de carrera

Descripción de la vacante

Indra busca ampliar su equipo de Datos, Inteligencia Artificial y Robots para transformar el poder de los datos en soluciones reales. El candidato trabajará junto a expertos para diseñar y desplegar soluciones de IA y GenAI de extremo a extremo, definiendo arquitecturas RAG y integrando componentes en Python dentro de la arquitectura global.

Se valorará experiencia con LLMs, APIs REST y prácticas de gobernanza de IA, con colaboración entre equipos de datos, cloud y DevOps para desplegar

Formación

• Al menos 2 años de experiencia en IA/ML/NLP aplicados a casos reales.
• Dominio de Python y conocimientos de SQL.
• Experiencia con LLMs y arquitecturas RAG.
• Conocimientos básicos de APIs REST, Cloud, Docker, Git y CI/CD.

Responsabilidades

• Diseñar soluciones de IA y GenAI de extremo a extremo junto a expertos.
• Definir e implementar arquitecturas RAG y apps basadas en LLMs.
• Desarrollar e integrar componentes Python en la arquitectura global.
• Aplicar prácticas de gobierno de IA (prompts, lifecycle, evaluaciones).
• Colaborar con equipos de datos, cloud y DevOps en el despliegue.
• Trabajar IA para impacto en negocio y sociedad.

Conocimientos

IA

Machine Learning

NLP

Python

SQL

LLMs

RAG Architectures

REST APIs

Cloud

Docker

Git

CI/CD

Herramientas

Docker

Git

CI/CD

Descripción del empleo

Indra busca ampliar su equipo de Datos, Inteligencia Artificial y Robots para transformar el poder de los datos en soluciones reales. El candidato trabajará junto a expertos para diseñar y desplegar soluciones de IA y GenAI de extremo a extremo, definiendo arquitecturas RAG y integrando componentes en Python dentro de la arquitectura global.

Se valorará experiencia con LLMs, APIs REST y prácticas de gobernanza de IA, con colaboración entre equipos de datos, cloud y DevOps para desplegar