Generative AI Engineer — Python & LLMs in Production

atmira; Comunidad de Madrid; Híbrido; EUR 45.000 - 65.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Ticket restaurant

Abono de metro

Seguro médico

Guardería

Home office pack

Descripción de la vacante

atmira busca un AI Engineer con sólida experiencia en desarrollo Python para un proyecto de IA generativa aplicada al ciclo de desarrollo de software en el sector financiero. El objetivo es construir un sistema que entienda código fuente y asista en la modernización de código legado.

Trabajarás diseñando soluciones basadas en LLMs, evaluando resultados y desarrollando APIs para producción, colaborando con científicos de datos y arquitectos de software en un entorno híbrido.

Formación

• 2–3 años de experiencia con Python a buen nivel, en entornos productivos.
• Experiencia construyendo productos basados en LLMs o agentes funcionales en producción.
• Experiencia evaluando resultados de LLMs y construyendo bucles de evaluación (RAGAS, DeepEval u otros).
• Experiencia procesando grandes volúmenes de datos textuales y código orientados a IA.

Responsabilidades

• Diseñar y desarrollar soluciones basadas en LLMs usando Python, optimizando recursos y rendimiento.
• Contribuir al sistema de Source Code Understanding para comprender código y modernizar bases legadas.
• Desarrollar APIs e integrar modelos en entornos de producción de forma robusta y mantenible.
• Colaborar con científicos de datos, arquitectos de software y stakeholders para mejorar soluciones.
• Mantenerse al día de tendencias en IA generativa, frameworks open-source y tecnologías cloud.

Conocimientos

Python

LLMs/Agentes

Procesamiento de datos

APIs

Descripción del empleo

atmira busca un AI Engineer con sólida experiencia en desarrollo Python para un proyecto de IA generativa aplicada al ciclo de desarrollo de software en el sector financiero. El objetivo es construir un sistema que entienda código fuente y asista en la modernización de código legado.

Trabajarás diseñando soluciones basadas en LLMs, evaluando resultados y desarrollando APIs para producción, colaborando con científicos de datos y arquitectos de software en un entorno híbrido.