Senior AI Engineer: GenAI, LLMs & Cloud Solutions

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

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.