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QuantIA Ingeniería y Consultoría busca un AI Engineer Junior para unirse a un equipo de alto rendimiento en Madrid. Diseñarás soluciones disruptivas para clientes Tier 1, integrando agentes de IA, entrenamiento de modelos y pipelines de desarrollo con buenas prácticas de SDLC.
Trabajarás con mentores senior y tecnologías como LangChain, LangGraph, FastAPI y bases de datos vectoriales, en un modelo híbrido de 3 días en oficina en Madrid y 2 días remoto.
Ingeniero de Inteligencia Artificial QUANTIA Ingeniería y Consultoría•Madrid, madrid, Spain
En QuantIA Ingeniería y Consultoría transformamos procesos complejos a través de tecnologías de vanguardia como agentes de IA, Machine Learning, analítica avanzada y gemelos digitales. Nuestros socios van desde destacadas instituciones financieras a nivel mundial hasta empresas líderes en los sectores energético, telecomunicaciones e industrial.
Nuestros Valores definen nuestra Cultura
Excelencia Técnica:
Nos apasiona el código limpio, la estructuración lógica y las arquitecturas escalables. Propiedad (Ownership):
Cada ingeniero es el responsable final de su impacto. Aquí diseñas, implementas y respondes por tu arquitectura. Pragmatismo:
Buscamos soluciones robustas que funcionen en producción, optimizando costes y rendimiento, no solo modelos teóricos en local o prototipos en un notebook. Evolución Constante:
El aprendizaje y la adopción ágil de herramientas y protocolos de última generación (como LangGraph, MCP o arquitecturas multi-agente) son parte crítica de nuestro stack técnico.
Tu Rol y Desafíos Técnicos en el Equipo de Inteligencia Artificial
Como
AI Engineer Junior , te integrarás en un equipo de alto rendimiento diseñando soluciones disruptivas para clientes Tier 1. No buscamos un mero consumidor de APIs de terceros; participarás activamente en el ciclo de vida de los sistemas inteligentes,
acompañado por mentores senior
que acelerarán tu evolución hacia roles de máxima dirección técnica.
Implementación de Flujos:
Apoyar en el desarrollo y despliegue de agentes de IA avanzados (copilotos y asistentes), traduciendo arquitecturas multi-agente y grafos de ejecución en código limpio y eficiente. Sistemas RAG:
Participar en la construcción de arquitecturas Retrieval-Augmented Generation, aplicando estrategias de chunking, generación de embeddings e integración con bases de datos vectoriales. Conectividad y Herramientas:
Desarrollar conectores, APIs (FastAPI) y tools (herramientas que los agentes pueden invocar) para integrar orígenes de datos y ecosistemas empresariales.
Evaluación y Testing:
Colaborar en la creación de datasets de prueba y frameworks de evaluación para medir la precisión, latencia y seguridad de los modelos y agentes. Buenas Prácticas:
Asegurar la calidad del software mediante el uso riguroso de Git, metodologías Ágiles y participación en code reviews . Infraestructura:
Familiarizarte y dar soporte en el despliegue de pipelines de CI/CD y contenedorización (Docker) en entornos Cloud.
Especialización en Agentes:
Python, LangChain, LangGraph. Arquitectura e Integración:
FastAPI, Vector DBs (Pinecone, Qdrant), SQL.
Ecosistema de Datos:
Nociones de Scikit-learn, PyTorch o TensorFlow. Infraestructura y Entorno:
Git, Docker, Linux, Cloud (AWS/Azure/GCP). Valorables:
TypeScript (para prototipado), nociones de Model Context Protocol (MCP).
Formación Académica:
Grado Universitario en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o carreras STEM afines. Experiencia:
Mínimo 1 año de experiencia laboral (o proyectos académicos/personales de muy alto impacto demostrables en GitHub) desarrollando soluciones de software con Python.
Iniciativa en GenAI:
Experiencia práctica utilizando LangChain o LangGraph para la creación de cadenas o agentes. Entendimiento conceptual de los prompts, la gestión de memoria y el uso de herramientas por parte de un LLM.
Bases de Datos:
Buen dominio de SQL y nociones conceptuales de cómo funciona una base de datos vectorial. Mentalidad de Ingeniería:
Pasión por el código limpio, el control de versiones (Git) y ganas de aprender la cultura MLOps/DevOps.
Pondrás en práctica tu conocimiento sobre agentes de IA en sistemas autónomos de Agentic AI y arquitecturas multi-agente aplicados a la empresa, resolviendo problemas de alta complejidad para las organizaciones más grandes del mundo.
Entorno de Alto Rendimiento:
Un equipo horizontal de ingenieros, científicos de datos y matemáticos donde el rigor técnico, la excelencia técnica y la innovación son la norma del día a día.
Modelo Híbrido (Madrid):
Creemos en el valor de la colaboración presencial para la cocreación técnica y en la flexibilidad para el trabajo profundo. Trabajamos con un modelo de 3 días en nuestras oficinas de Madrid y 2 días de trabajo en remoto.
¿Estás listo para el reto? Únete a QuantIA.