GenAI Engineer (Python) - España (Latam Talent)
Talent Connect
Municipality of Madrid, Spain
5 days ago
Role details
Contract type
Permanent contract Employment type
Full-time (> 32 hours) Working hours
Regular working hours Languages
SpanishJob location
Municipality of Madrid, Spain
Tech stack
API
Agile Methodologies
Artificial Intelligence
Amazon Web Services (AWS)
Code Review
Continuous Integration
Core Foundation
Github
Identity and Access Management
Python
OAuth
Scrum
TensorFlow
PyTorch
Flask
Large Language Models
Prompt Engineering
Generative AI
Backend
Gitlab
GIT
Cloudformation
FastAPI
Pytest
Scikit Learn
GraphQL
Cloudwatch
Terraform
Docker
Jenkins
Job description
Nos sumamos al core engineering team que está construyendo una plataforma de AI Agents de próxima generación para un banco líder en España. Buscamos un/a GenAI Engineer con base sólida en Python y buenas prácticas de ingeniería para diseñar, implementar y escalar servicios y componentes de IA generativa en AWS con foco en seguridad, testing y confiabilidad.
Creamos productos que la gente ama: unimos negocios y consumidores con tecnología (incluida IA) y creatividad para impulsar una transformación digital con impacto positivo., * Diseñar y desarrollar servicios backend en Python (FastAPI/Flask) para orquestación de AI Agents y flujos LLM.
- Implementar tests unitarios e integración (pytest) y asegurar calidad/observabilidad (logs, métricas, trazas).
- Integrar y administrar autenticación/autorización en AWS (IAM, Cognito) y manejo de secretos (AWS Secrets Manager).
- Colaborar en equipos ágiles (Scrum/Kanban) con prácticas de code review, CI/CD y trunk-based development.
- Documentar decisiones técnicas, patrones y guardrails (seguridad, privacidad, cumplimiento).
- (Deseable) Construir pipelines de GenAI: prompts, evaluaciones, RAG, embeddings y vector stores.
Requirements
- Experiencia fuerte en Python (3.x) y ecosistema profesional: FastAPI/Flask, Pydantic, typing.
- Testing: dominio de pytest, mocks/fixtures y integration tests.
- AWS AuthN/AuthZ práctico: IAM, Cognito (roles/policies, OAuth2/OIDC, JWT).
- Trabajo habitual en Agile, Git y CI/CD (GitHub Actions/GitLab/Jenkins).
- Fundamentos de diseño de APIs (REST; valorable GraphQL) y contenedores (Docker).
Plus (Nice-to-have)
- Experiencia previa en sector financiero (seguridad, compliance, auditoría).
- Implementación de LLMs con LangChain / LlamaIndex, OpenAI SDK o AWS Bedrock.
- Librerías de IA/ML: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn.
- Vector DBs / embeddings: pgvector, Pinecone, OpenSearch, FAISS.
- RAG y evals (Ragas, DeepEval), prompt engineering y guardrails.
- Infra/IaC: Terraform/CloudFormation, monitoreo (CloudWatch, OpenTelemetry).
