Senior AI Engineer

Capgemini; Madrid; Híbrido; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Formación continua

Certificaciones

Descripción de la vacante

Capgemini busca ampliar su equipo de Data & AI con un perfil senior en desarrollo de IA y servicios backend que integren LLMs en entornos multicloud. Se valoran prácticas modernas de CI/CD, pruebas y observabilidad, con enfoque en calidad y entrega confiable de soluciones GenAI.

El/la candidato/a trabajará en pipelines de RAG, orquestadores y herramientas de evaluación, colaborando estrechamente con arquitectura, seguridad y negocio, manteniendo documentación ADR y playbooks.

Formación

• Ingeniería de software sólida (3–7+ años) y buenas prácticas de código (Clean Code, SOLID).
• Experiencia en Python y frameworks backend (FastAPI, Flask, Express, etc.).
• Git avanzado y CI/CD (pull requests, code review) en GitHub Actions / GitLab CI / Azure DevOps / Jenkins.
• Cloud (Azure, AWS o GCP) con despliegue en contenedores (Docker; Kubernetes deseable).
• Integración con GenAI/LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Bedrock): consumo de APIs, autenticación, costes y límites, prompting.
• Conocimientos prácticos de RAG y orquestadores (LangChain/LlamaIndex/Semantic Kernel).
• Testing (unit/integration/contract), monitorización u seguridad básica de APIs (OAuth2/OIDC).
• Inglés profesional para trabajar con documentación y equipos internacionales.
• LLMOps/MLOps: MLflow, Weights & Biases, Prompt Flow/Azure AI Studio evals, tracking.
• Mentalidad de producto y enfoque en calidad en producción.
• Colaboración con arquitectura, datos, seguridad y negocio.
• Aprendizaje continuo en un entorno dinámico.
• Comunicación clara y documentación de decisiones.

Responsabilidades

• Impulsar el diseño y desarrollo de aplicaciones y servicios de IA que integren LLMs y capacidades de IA Generativa en entornos cloud, con prácticas modernas para producción (RAG, agentes, automatización).
• Diseñar y desarrollar servicios backend (REST/GraphQL) y microservicios que integren LLMs y herramientas para acciones sobre APIs internas/externas.
• Construir pipelines de RAG y agentes con orquestadores (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel) y tooling de 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/integ., gateways de calidad (lint, SAST/DAST, dependencia).
• Colaborar con arquitectura, datos, seguridad y negocio para requisitos no funcionales y gobierno de IA.
• Documentar ADRs, crear playbooks reutilizables y mentoría a perfiles junior.
• Contribuir a aceleradores internos y componentes reutilizables dentro del marco Data & AI.

Conocimientos

Software engineering

API design

Async/concurrency

Python

Backend frameworks

Git & CI/CD

Cloud platforms

GenAI/LLMs

RAG

LangChain

Testing/observability

API security

English

LLMOps/MLOps

Product mindset

Collaboration

Documentation

Herramientas

Docker

Kubernetes

GitHub Actions

GitLab CI

Azure DevOps

Jenkins

Descripción del empleo

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.

Job Description

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