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We are knowmad mood!

Somos una compañía líder en transformación digital, en constante evolución y a la vanguardia de la tecnología. Nacimos para provocar un cambio real a través de la innovación y el desarrollo sostenible, con la misión de aportar valor a los clientes e impulsar nuestro talento.

Formado por más de 3.000 personas creativas, digitales e innovadoras conectadas a un propósito y capaces de generar conexiones con personas de todo el mundo. Un equipo responsable, flexible y con alta capacidad de adaptación a las necesidades de nuestros clientes y del mercado, a la vez que proporciona valor, visión, creatividad, expertise, profesionalidad y pasión por la tecnología en cada proyecto.

Los valores que marcan nuestro rumbo y nos guían hacia la excelencia son la colaboración, la innovación, el compromiso, la diversión y la conﬁanza.

¿Te apasiona transformar datos en soluciones de negocio y te gustaría formar parte de uno de los proyectos más relevantes del sector aéreo? buscamos un/a AI Engineer Senior con visión funcional, visión crítica y ganas de asumir cada vez más responsabilidad dentro del equipo.

¿Cuáles son los requisitos?

Experiencia desarrollando aplicaciones de GenAI con responsabilidad end-to-end.
Conocimiento sólido de Python.
Conocimiento profundo de LLMs, prompt engineering, embeddings, búsqueda semántica, RAG y agentes.
Experiencia utilizando frameworks de GenAI como LangChain y LangGraph.
Experiencia diseñando workflows de agentes, tool calling y procesos de razonamiento controlado.
Experiencia integrando modelos mediante APIs y gestionando contexto, latencia, coste, reintentos, caché y límites de consumo.
Conocimiento de bases de datos vectoriales, motores de búsqueda y mecanismos de recuperación de información.
Experiencia definiendo estrategias de chunking, embeddings, retrieval y reranking.
Conocimientos de NLP para clasificación, extracción de entidades, clustering, resumen y detección de similitudes.
Experiencia desarrollando APIs y servicios backend en Python para poner modelos en producción.
Experiencia con GitHub, testing automatizado, revisión de código y pipelines de integración y despliegue continuo.
Conocimientos de observabilidad y monitorización en Dynatrace.
Capacidad para comunicar decisiones técnicas, limitaciones y riesgos a perfiles técnicos y no técnicos.

¿Cuáles serán tus funciones?

Diseñar y desarrollar las capacidades de GenAI de las aplicaciones.
Definir y desarrollar arquitecturas basadas en RAG, búsqueda semántica, agentes, tool calling y workflows de inteligencia artificial.
Seleccionar y evaluar los modelos más adecuados para cada caso de uso, considerando precisión, latencia, coste, seguridad y capacidad de integración.
Integrar modelos comerciales en la solución.
Diseñar estrategias de prompts, instrucciones de sistema, herramientas, memoria y gestión de contexto.
Desarrollar mecanismos de clasificación, extracción de entidades, resumen, correlación y contextualización.
Diseñar procesos para analizar información no estructurada procedente de sistemas internos, documentación, APIs, páginas web, feeds externos, foros y canales de comunicación.
Implementar sistemas de búsqueda semántica, recuperación de información y generación aumentada mediante contexto.
Diseñar estrategias de chunking, embeddings, indexación, reranking y recuperación de evidencias.
Crear agentes y workflows capaces de utilizar herramientas, consultar fuentes, ejecutar validaciones y generar resultados trazables.
Desarrollar reglas para identificar amenazas relevantes, relacionarlas con activos corporativos y reducir falsos positivos.
Desarrollar mecanismos para analizar vulnerabilidades, dependencias de software, repositorios de código, uso de componentes y potencial alcanzabilidad de funciones vulnerables.
Enriquecer vulnerabilidades con información relevante como CVE, contexto del activo, exposición y criticidad de negocio.
Diseñar procesos de evaluación que permitan medir precisión, relevancia, consistencia, cobertura y seguridad.
Crear datasets de evaluación, casos de prueba y mecanismos de comparación entre modelos, prompts y configuraciones.
Implementar guardrails y controles frente a alucinaciones, prompt injection, fuga de información y respuestas no fundamentadas.
Garantizar que los resultados generados incluyan evidencias, referencias, niveles de confianza y trazabilidad.
Integración con sistemas de observabilidad, como Dynatrace para medir modelos, prompts, agentes, tokens, latencia, errores y costes.
Desarrollar servicios y APIs en Python para exponer las capacidades de IA al resto de la aplicación.
Colaborar con el equipo de desarrollo en la integración de los componentes de GenAI en las interfaces y procesos de negocio.
Utilizar aceleradores de código definidos siguiendo los estándares definidos en la compañía.
Colaborar con equipos de Cybersecurity, Data, Cloud, Architecture, DevOps y responsables de producto.
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