Lead AI Engineer - Generative AI, Remote/Hybrid CoE

GFT TECHNOLOGIES SE; Alcobendas; Hybrid; EUR 70,000 - 110,000; Full time

Benefits offered by this job

Conciliación y Flexibilidad: trabajo h

Formación y Desarrollo

Beneficios Sociales: Seguro de vida y

Beneficios Flexibles y reubicación

Job summary

GFT Technologies SE busca un Lead AI Engineer para dirigir iniciativas de IA y Data Science en nuestro Center of Excellence AI.DA. Se requiere experiencia en soluciones basadas en IA, diseño de patrones multiagente y capacidades de liderazgo técnico en entornos de datos complejos.

Se valora experiencia con herramientas de ML/GenAI (TensorFlow, PyTorch, LangChain), entornos en la nube y buenas prácticas de desarrollo (GIT, CI/CD).

Qualifications

• 8–10 años de experiencia en desarrollo de software.
• Experiencia obligatoria en Python.
• Experiencia en Inteligencia Artificial Generativa y/o Data Science (MLOps, ML/GenAI) de 6 meses a 1 año.
• Desarrollo de backend, APIs y microservicios escalables.
• SDLC con GIT, pruebas unitarias, integración continua y CI/CD.

Responsibilities

• Desarrollar soluciones basadas en IA y Data Science para clientes.
• Diseñar Patrones Multi-Agente (skills y subagentes).
• Gestionar estado y memoria de sistemas complejos.
• Planificar bucles de razonamiento (Reasoning Loops).
• Diseñar herramientas e integraciones (Tooling).
• Manejar errores en herramientas y asegurar interoperabilidad (LLMOps).
• Gestión de costos y latencia con Python, Java, Kafka, microservicios.

Skills

Python

Team leadership

AI/DS strategy

Cloud computing

GIT/CI-CD

Agile (Scrum/Kanban)

English (B2/C1)

Cost and latency management

Tools

TensorFlow

PyTorch

LangChain

Kafka

AWS/Azure/GCP

Job description

GFT Technologies SE busca un Lead AI Engineer para dirigir iniciativas de IA y Data Science en nuestro Center of Excellence AI.DA. Se requiere experiencia en soluciones basadas en IA, diseño de patrones multiagente y capacidades de liderazgo técnico en entornos de datos complejos.

Se valora experiencia con herramientas de ML/GenAI (TensorFlow, PyTorch, LangChain), entornos en la nube y buenas prácticas de desarrollo (GIT, CI/CD).