Ingeniero de Inteligencia Artificial

Shakers; Madrid; Remote; EUR 78,000 - 112,000; Full time

Job summary

Shakers busca senior AI engineers para unirse a su equipo de ingeniería IA y construir soluciones agentic y GenAI a nivel de producción, con autonomía.

Trabajarás en

Qualifications

• 5+ años en desarrollo de software y arquitecturas complejas.
• Experiencia hands-on con sistemas basados en LLM o agentes puestos en producción.

Responsibilities

• Construir y llevar a producción soluciones agentic end-to-end en un equipo de delivery.

Skills

Python

LLM/Agent development

Agentic engineering

Production systems

LangGraph / LangGraph-like frameworks

CI/CD

Retrieval/Knowledge graphs

MCP Protocols

Git/Code reviews

Tools

LangGraph

PydanticAI

Neo4j

Git

Claude Code / PI

Job description

Buscamos senior AI engineers que se incorporen a un equipo de ingeniería IA y construyen soluciones agentic y GenAI a nivel producción con autonomía.

El equipo construye y opera sus propias agentic factories: plataformas repetibles para diseñar, construir, evaluar y desplegar agentes basados en LLMs para clientes y productos internos. Trabajo hands-on que abarca entrega a cliente + desarrollo de producto.

Construir y llevar a producción soluciones agentic end-to-end, de forma autónoma, dentro de un equipo de delivery. Embedded con los ingenieros, trabajando como un equipo.

Cómo es el trabajo

• Sistemas multi-agente sobre frameworks y protocolos modernos (LangGraph, A2A, MCP, PydanticAI, etc.) — elegidos por problema, no por defecto.
• Engineering harnesses alrededor de los agentes: evaluación, tracing, guardrails, regression testing, CI/CD para prompts y agentes.
• Capas de contexto avanzadas: retrieval, memoria, knowledge graphs, estado de agente de larga duración.
• AI-assisted development como forma por defecto de trabajar: Claude Code y PI dentro de entornos colaborativos con skills, reglas e instruction files compartidos. No prompting ad-hoc.
• Codebases grandes, complejos y productivos donde escalabilidad y mantenibilidad importan.
• Diseñar, implementar y desplegar workflows multi-agente y features GenAI desde requisitos hasta producción.
• Construir y mantener engineering harnesses: evals automáticos, tracing + observabilidad, guardrails, test suites de comportamiento de agentes.
• Implementar capas de retrieval y contexto (RAG, hybrid search, memoria, contexto basado en grafos) con calidad medible.
• Escribir código limpio, testeado y escalable en codebases compartidos complejos; revisar código de peers.
• Trabajar directamente con product owners y consultores para traducir problemas ambiguos en sistemas que funcionan.
• Usar coding agents a diario y saber dónde fallan.
• +5 años en software engineering + mínimo 2 años construyendo sistemas basados en LLM o agentes que llegaron a producción.
• Python sólido; fundamentos de ingeniería de software (testing, typing, packaging, APIs, async, CI/CD).
• Experiencia hands-on en producción con frameworks y protocolos de agentes: LangGraph, A2A, PydanticAI o similares. Framework-agnostic y capacidad de elegir la herramienta adecuada al problema.
• Uso probado de coding agents (Claude Code, PI) en trabajo colaborativo real.
• Experiencia con LLM evaluation y observabilidad (LangSmith, Langfuse, Braintrust, pipelines eval propios).
• Retrieval y context engineering: vector stores, estrategias de chunking + ranking, tool design, structured outputs.
• MCP: construir y consumir MCP servers, diseñar tools y protocolos para agentes.
• Knowledge graphs: graph databases (Neo4j o similar), GraphRAG, contexto y memoria basados en grafos.
• A2A u otros estándares de interoperabilidad de agentes más allá de uso básico de MCP.
• Contribuciones open-source o publicaciones sobre agentic engineering.
• Fine-tuning o experiencia con small models; optimización de coste y latencia.
• Skills front-end o full-stack para construir demos y capas finas de producto.

Señales de seniority que buscamos

• Has tenido ownership de un sistema agentic en producción y puedes explicar qué se rompió y cómo lo arreglaste.
• Puedes justificar decisiones de framework y arquitectura, incluyendo cuándo NO usar un agente.
• Necesitas dirección sobre el problema, no sobre la implementación.

Condiciones

• Modalidad: freelance vía Shakers.
• Duración: 6 meses iniciales, con idea de continuidad a largo plazo.
• Ubicación: 100% remoto. Preferencia Madrid.

En Shakers nos ocupamos de la gestión del proyecto, la facturación y el acompañamiento durante toda la colaboración. Tú te centras en llevar sistemas agentic a producción.