Ingeniero de Inteligencia Artificial

Omniloy; Madrid; Presencial; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

MarIA busca un Ingeniero/a Senior Full-Stack para construir y evolucionar nuestra plataforma de agentes de IA en el sector sanitario. El rol implica diseñar harness, arquitecturas multiagente y sistemas de planificación con foco en producción y escalabilidad.

Se requieren 3+ años en desarrollo en producción, 1+ año con LLMs, dominio de Python y TypeScript, y experiencia en herramientas como LangSmith y Langfuse. Proyecto con Docker y CI/CD en un entorno sanitario.

Formación

• 3+ años de experiencia desarrollando software en producción.
• Al menos 1 año trabajando con sistemas LLM en producción (agentes, tools, estado, errores).
• Diseño de interfaces de tools para agentes: esquemas tipados, validación, idempotencia y gestión de errores.
• Gestión de contexto: compactación, memoria externa, ventanas de contexto y caching.
• Experiencia MCP a nivel de implementación: servidores y herramientas, prompts y autorización.
• Experiencia definiendo datasets, métricas y evaluaciones para sistemas no deterministas.
• Dominio de Python y TypeScript.
• Revisión y mejora de código, incluido código generado por IA.
• Experiencia con bases de datos relacionales, autenticación y autorización (p. ej. Supabase).
• Mentalidad security-first para sistemas agénticos y protección de datos.

Responsabilidades

• Diseñar y evolucionar el harness de agentes clínicos: loops agénticos, registro de tools, tokens y políticas de retry.
• Diseñar arquitecturas multiagente y decidir cuándo usar subagentes, skills, handoffs o routers.
• Construir sistemas de planificación de largo recorrido con estado persistido y checkpoints.
• Diseñar human-in-the-loop para acciones sobre datos de pacientes.
• Crear y evolucionar servidores MCP para conectar agentes con HIS/EHR y permisos por riesgo.
• Diseñar capa de evaluación de agentes con datasets y métricas auditables.
• Trabajar con herramientas como LangSmith, Braintrust, Langfuse, promptfoo, DeepEval, Inspect o similares.
• Instrumentar trazabilidad y observabilidad: costes, latencias, rendimiento de caché.
• Desarrollar y evolucionar la aplicación web utilizada por profesionales sanitarios.
• Mejorar infraestructura backend y despliegues con Docker y CI/CD.
• Participar en decisiones de arquitectura y escalabilidad IA en producción.

Conocimientos

Python

TypeScript

Docker

CI/CD

Seguridad

LLMs en producción

Interfaces de tools para agentes

Revisión de código IA

Herramientas

LangSmith

Braintrust

Langfuse

promptfoo

DeepEval

Inspect

Descripción del empleo

¿Te apasiona construir productos de IA que van más allá de un simple chatbot? En MarIA buscamos un/a Ingeniero/a Senior Full-Stack para formar parte del equipo que está construyendo nuestra plataforma de agentes de IA para el sector sanitario.

MarIA es una aplicación web que permite a profesionales de la salud configurar, supervisar y gestionar agentes de IA de voz a voz en tiempo real, con el reto de llevarlos a producción y hacerlos capaces de soportar decenas de miles de conversaciones simultáneas.

Aquí no buscamos a alguien que simplemente conecte un LLM con una API. Buscamos a una persona con criterio de ingeniería, capaz de decidir qué debe resolver el modelo, qué debe controlar el harness y qué debe ser código determinista.

• Diseñar y evolucionar el harness de nuestros agentes clínicos: loops agénticos, registro de tools, presupuesto de tokens, condiciones de parada, compactación de contexto y políticas de retry.
• Diseñar arquitecturas multiagente y decidir cuándo utilizar subagentes, skills, handoffs o routers.
• Construir sistemas de planificación de largo recorrido, con estado persistido, checkpoints y mecanismos de reanudación.
• Diseñar human-in-the-loop para garantizar que determinadas acciones sobre datos de pacientes requieran supervisión humana.
• Crear y evolucionar servidores MCP propios para conectar los agentes con HIS/EHR y otros sistemas externos, aplicando permisos según el nivel de riesgo.
• Construir nuestra capa de evaluación de agentes, con datasets de regresión, métricas auditables, LLM-as-a-judge y evaluaciones automáticas que permitan detectar regresiones antes de llegar a producción.
• Trabajar con herramientas como LangSmith, Braintrust, Langfuse, promptfoo, DeepEval, Inspect o similares.
• Instrumentar los agentes con trazabilidad y observabilidad: costes, latencias, éxito por paso, uso de tools, calidad de transcripción y rendimiento de caché.
• Desarrollar y evolucionar la aplicación web utilizada por profesionales sanitarios, revisando con criterio tanto código propio como código generado por IA.
• Mejorar la infraestructura backend y los procesos de despliegue utilizando Docker y GitHub Actions.
• Participar activamente en decisiones de arquitectura y en la evolución de una plataforma preparada para IA en producción a gran escala.

Lo que buscamos

• 3+ años de experiencia desarrollando software en producción.
• Al menos 1 año trabajando con sistemas LLM en producción, más allá de wrappers o demos: agentes, tools, estado, errores y sistemas reales.
• Experiencia diseñando interfaces de tools para agentes: esquemas tipados, validación, idempotencia y gestión de errores.
• Conocimiento profundo de gestión de contexto: compactación, memoria externa, ventanas de contexto y estrategias cache-aware.
• MCP a nivel de implementación: haber desarrollado servidores y conocer tools, resources, prompts, transportes y autorización.
• Experiencia definiendo datasets, métricas y evaluaciones para sistemas no deterministas.
• Dominio de Python y TypeScript.
• Capacidad para revisar, cuestionar y mejorar código, incluido código generado por IA.
• Experiencia con bases de datos relacionales, autenticación y autorización —por ejemplo, Supabase—.
• Mentalidad security-first aplicada a sistemas agénticos: prompt injection indirecta, mínimo privilegio, aislamiento y protección de datos sensibles.
• Buen dominio de Docker y CI/CD.
• Español e inglés fluidos, tanto oral como escrito.
• Excelente comunicación, autonomía y sentido de la responsabilidad.

Será un plus

• Experiencia en fine-tuning: LoRA/QLoRA, SFT, destilación, etc., especialmente si has evaluado cuándo merece la pena frente a mejorar el harness.
• Experiencia desplegando modelos propios con vLLM, SGLang, TensorRT-LLM o similares.
• Conocimiento de batching continuo, cuantización, dimensionamiento de GPU y análisis de coste por token.
• Experiencia con ASR, voz y sistemas speech-to-speech, especialmente en entornos clínicos.
• Conocimientos de WebSockets, WebRTC y APIs de streaming.
• Contribuciones públicas relacionadas con MCP, agentes, skills, benchmarks o investigación en IA.
• Experiencia en salud, EHR/HIS y normativas como GDPR, MDR o HIPAA.
• Residir en Valencia o Madrid.

Porque aquí tendrás la oportunidad de trabajar en un problema de IA aplicada de verdad, donde ingeniería, agentes, software y producto se encuentran.

No se trata solo de integrar el último modelo disponible. Se trata de construir sistemas fiables, observables, seguros y escalables, capaces de trabajar en un entorno tan exigente como el sanitario.

Si te interesa la IA agéntica, los sistemas distribuidos y construir producto real con LLMs, queremos conocerte.