Senior AI Engineer

Capgemini; Madrid; Hybrid; EUR 60,000 - 90,000; Full time

Job summary

Capgemini busca talentoso/a ingeniero/a de software con experiencia en backend Python y diseño de APIs para desarrollar soluciones de IA generativa en la nube. Trabajarás con un equipo de Data & AI para construir servicios robustos, pipelines de RAG y herramientas de orquestación en entornos multi-nube.

Se valorará experiencia en DevOps, pruebas y observabilidad, con énfasis en calidad y seguridad. Se ofrece modelo de trabajo híbrido, formación y certificaciones, y oportunidades de crecimiento

Qualifications

• Sólida base de ingeniería de software (3–7+ años)
• Experiencia en Python y frameworks backend
• Git avanzado y CI/CD
• Nube (Azure/AWS/GCP) con despliegue en contenedores
• Integración con GenAI/LLMs (APIs, autenticación, costes)
• Conocimientos prácticos de RAG (embeddings, vector stores) y orquestadores
• Testing (unit/integration/contract), observabilidad y seguridad de APIs
• Inglés profesional para documentación y equipos internacionales
• LLMOps/MLOps: experiment tracking, evaluaciones
• Mentalidad de producto y foco en calidad en producción
• Colaboración con arquitectura, datos y seguridad
• Aprendizaje continuo en entornos dinámicos
• Comunicación clara y documentación de decisiones

Responsibilities

• Impulsar el diseño y desarrollo de APIs y servicios de IA que integren LLMs en entornos cloud
• Diseñar y desarrollar servicios backend (REST/GraphQL) y microservicios
• Construir pipelines de RAG y agentes con LangChain/LlamaIndex y orquestadores
• Implementar CI/CD, contenedores y observabilidad
• Asegurar calidad mediante pruebas y gateways de calidad
• Aplicar LLMOps/MLOps: versionado de prompts y monitorización
• Colaborar con arquitectura, datos, seguridad y negocio
• Documentar decisiones (ADRs) y elaborar playbooks reutilizables

Skills

APIs design

Backend Python

Git y CI/CD

Cloud (Azure/AWS/GCP)

Docker/Kubernetes

GenAI/LLMs integration

RAG y embeddings

Testing y seguridad de APIs

Inglés profesional

LLMOps/MLOps

Colaboración multidisciplinar

Documentación y ADRs

Tools

FastAPI

Flask

GitHub Actions

GitLab CI

Azure DevOps

Jenkins

Docker

Kubernetes

LangChain/LlamaIndex

Semantic Kernel

Azure OpenAI/OpenAI/Vertex AI/Bedrock

Job description

Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo. Aquí podrás reinventar lo que es posible. Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo.

Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Te apetece sumarte?

Tu perfil

Para sentirte a gusto en la posición se requieren conocimientos en/de:

• Sólida base de ingeniería de software (3–7+ años, según seniority): diseño de APIs, patrones de integración, concurrencia/asíncrono, buenas prácticas de código (Clean Code, SOLID).
• Experiencia en Python y frameworks backend (FastAPI, Flask, Express, etc.).
• Git avanzado (branching model, pull requests, code review) y CI/CD en alguno de: GitHub Actions / GitLab CI / Azure DevOps / Jenkins.
• Cloud (al menos una: Azure, AWS o GCP) con despliegue de cargas en contenedor (Docker; deseable Kubernetes).
• Integración con servicios de GenAI/LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Bedrock): consumo de APIs, autenticación, gestión de costes y límites, prompting y evaluación básica.
• Conocimientos prácticos de RAG (embeddings, vector stores como FAISS, pgvector, Pinecone) y orquestadores (LangChain/LlamaIndex/Semantic Kernel).
• Testing (unit/integration/contract), monitorización (p. ej., OpenTelemetry), y seguridad básica de APIs (OAuth2/OIDC, secretos, rate-limiting).
• Inglés profesional (trabajo con documentación y equipos internacionales).
• LLMOps/MLOps: MLflow, Weights & Biases, Prompt Flow/Azure AI Studio evals, experiment tracking y dashboards de evaluación.
• Mentalidad de producto y obsesión por la calidad en producción.
• Colaboración con equipos multidisciplinares (arquitectura, datos, seguridad, negocio).
• Aprendizaje continuo en un entorno muy dinámico (nuevos modelos, frameworks, evaluaciones).
• Comunicación clara y documentación de decisiones.

Además Sería Estupendo Si Tienes Experiencia En

• Infra as Code (Terraform), Kubernetes avanzado (ingress, autoscaling, service mesh), event-driven (Pub/Sub, Kafka).
• Observabilidad y fiabilidad: SLO/SLA, alerting, caídas controladas, chaos testing.
• Seguridad y cumplimiento en GenAI: redacción de guardrails, filtrado de PII, controles de contenido.
• Experiencia con Agentic AI (planificación, herramientas, memoria, equipos de agentes).

Valoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones. Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte!

Acerca del rol

¿Qué harás en el proyecto? ¿Cuál será tu rol?

• Impulsar el diseño y desarrollo de aplicaciones y servicios de IA que integren modelos de lenguaje (LLMs) y capacidades de IA Generativa en entornos cloud (Azure/AWS/GCP), con prácticas de ingeniería modernas (CI/CD, testing, observabilidad, seguridad) para llevar a producción soluciones robustas (RAG, agentes, automatización de procesos) alineadas con marcos de entrega confiable de GenAI
• Diseñar y desarrollar servicios backend (REST/GraphQL) y microservicios que integren LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Amazon Bedrock) y herramientas/funciones para ejecutar acciones sobre APIs internas/externas.
• Construir pipelines de RAG (ingesta, chunking, embeddings, almacenamiento vectorial, retrieval) y agentes con orquestadores (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, u otros) y mecanismos de tool/function calling.
• Implementar CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, Jenkins), contenedores (Docker, Kubernetes) y observabilidad (logging, métricas, tracing).
• Asegurar calidad: TDD/BDD, pruebas unitarias/contract/integración; definir gateways de calidad (linting, SAST/DAST, escaneo de dependencias).
• Aplicar LLMOps/MLOps: versionado de prompts y artefactos, evaluación de calidad (exactitud, groundedness, toxicity), monitorización (latencia, coste, drift), y guardrails (políticas, contenidos, PII).
• Colaborar con arquitectura, datos, seguridad y negocio para aterrizar requisitos no funcionales (escalabilidad, resiliencia, coste) y gobierno/ética de IA (acceso a datos, cumplimiento).
• Documentar decisiones (ADRs), elaborar playbooks reutilizables y apoyar revisiones de código y mentoring de perfiles más junior.
• Contribuir a aceleradores internos y componentes reutilizables alineados con los marcos de capacidades de Data & AI.

¿Qué te gustará de trabajar aquí?

• Proyectos variados y desafiantes: Trabajarás en retos multisectoriales, evitando la rutina y exponiéndote a tecnologías diversas.
• Flexibilidad y modelo híbrido: Cultura orientada al equilibrio vida‑trabajo.
• Aprendizaje continuo:
• Formación en tecnologías cloud, data governance, visualización…
• Participación real en proyectos con IA generativa, Business AI y tecnologías emergentes del dato.
• Diversidad de clientes e innovación constante: Proyectos de impacto real con organizaciones líderes.
• Entornos colaborativos e inclusivos: Equipos dinámicos, multiculturales y orientados al crecimiento.
• Crecimiento profesional y "challenge" técnico: Autonomía, mentoring, certificaciones y oportunidades de ampliar tu rol dentro del área de Data & AI.

¿Por qué Capgemini? Nuestros compromisos y prioridades

Nuestro Plan de Igualdad y Código Ético garantizan procesos inclusivos y libres de discriminación, potenciando el talento, en un entorno multicultural y accesible para personas con discapacidad (valoramos positivamente disponer de certificado de discapacidad).

Capgeminies un socio global en transformación empresarial y tecnológica, que ayuda a las organizaciones a acelerar su doble transición hacia un mundo digital y sostenible, generando un impacto tangible tanto en las empresas como en la sociedad. Somos un grupo responsable y diverso, con 340.000 profesionales en más de 50 países. Con más de 55 años de trayectoria, nuestros clientes confían enCapgeminipara aprovechar el valor de la tecnología y cubrir todas sus necesidades de negocio. Ofrecemos soluciones completas que abarcan desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, impulsadas por nuestras capacidades líderes en inteligencia artificial, IA generativa,cloudy datos, junto con un profundo conocimiento del sector y una sólida red departners.

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Job Description

Job Description - Grade Specific