GenAI Engineer (Python) – Spain (100% Remoto)
Oportunidad de unirte a una gran consultora internacional y trabajar en un proyecto de un gran banco. Excelentes condiciones, beneficios, y plan de carrera!
Ubicación : España (contratación local)
Modalidad : Full-remote
Idioma : Español (C1) + Inglés (B2+)
Sobre el rol
Nos sumamos al core engineering team que está construyendo una plataforma de AI Agents de próxima generación para un banco líder en España . Buscamos un / a GenAI Engineer con base sólida en Python y buenas prácticas de ingeniería para diseñar, implementar y escalar servicios y componentes de IA generativa en AWS con foco en seguridad, testing y confiabilidad .
Creamos productos que la gente ama : unimos negocios y consumidores con tecnología (incluida IA ) y creatividad para impulsar una transformación digital con impacto positivo.
Responsabilidades
- Diseñar y desarrollar servicios backend en Python (FastAPI / Flask) para orquestación de AI Agents y flujos LLM.
- Implementar tests unitarios e integración (pytest) y asegurar calidad / observabilidad (logs, métricas, trazas).
- Integrar y administrar autenticación / autorización en AWS ( IAM, Cognito ) y manejo de secretos (AWS Secrets Manager).
- Colaborar en equipos ágiles (Scrum / Kanban) con prácticas de code review , CI / CD y trunk-based development.
- Documentar decisiones técnicas, patrones y guardrails (seguridad, privacidad, cumplimiento).
- (Deseable) Construir pipelines de GenAI : prompts, evaluaciones, RAG , embeddings y vector stores .
Requisitos (Must)
- Experiencia fuerte en Python (3.x) y ecosistema profesional : FastAPI / Flask, Pydantic, typing.
- Testing : dominio de pytest , mocks / fixtures y integration tests .
- AWS AuthN / AuthZ práctico : IAM, Cognito (roles / policies, OAuth2 / OIDC, JWT).
- Trabajo habitual en Agile , Git y CI / CD (GitHub Actions / GitLab / Jenkins).
- Fundamentos de diseño de APIs (REST; valorable GraphQL) y contenedores (Docker).
Plus (Nice-to-have)
- Experiencia previa en sector financiero (seguridad, compliance, auditoría).
- Implementación de LLMs con LangChain / LlamaIndex , OpenAI SDK o AWS Bedrock .
- Librerías de IA / ML : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn .
- Vector DBs / embeddings : pgvector, Pinecone, OpenSearch, FAISS.
- RAG y evals (Ragas, DeepEval), prompt engineering y guardrails .
- Infra / IaC : Terraform / CloudFormation , monitoreo (CloudWatch, OpenTelemetry).
Modo de aplicación
- Si cumples con los requisitos, postula directamente aquí.
- Si no es para ti, por favor remítelo a un colega a quien los cumpla!
¡Gracias!