Programador Full Stack

Buscamos un desarrollador Full Stack cuyo principal objetivo será desarrollar casos de uso de negocio con IA Generativa.Contrato indefinido y rango salarial según experiencia del candidato y adecuación al puesto.RESPONSABILIDADES Diseñar, desarrollar y desplegar microservicios de IA que conecten nuestros aplicativos con LLMs de terceros y modelos propios.Integrar y orquestar modelos de IA generativa (Gemini, Open AI, Anthropic, Mistral, Llama...) para casos de uso concretos del negocio.Construir soluciones de RAG, embeddings y agentes sobre los contenidos y datos de la casa.Desarrollar chatbots y asistentes conversacionales.Trabajar sobre GCP como plataforma principal: Vertex AI, Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Storage, IAM, Pub/Sub, Cloud Logging/Monitoring.Apoyar proyectos de procesamiento de texto, análisis documental y extracción de información de documentos e imágenes (p. ej. con Document AI, Vision o modelos multimodales).Desarrollar aplicaciones, APIs y servicios en Python y/o Type Script.Integrar APIs y servicios externos: modelos de IA, webhooks de Meta/Whats App, servicios de correo y otras herramientas de terceros.Empaquetar y desplegar servicios con Docker en entornos gestionados de GCP.Automatizar procesos internos y tareas repetitivas.Colaborar con el equipo para diseñar soluciones de IA escalables, seguras y mantenibles, y mejorar las ya existentes.REQUISITOS Formación mínima de Grado Superior de FP en Informática, Desarrollo de Aplicaciones (DAM/DAW), Sistemas (ASIR) o similar.Se valorará especialmente Grado universitario en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Ciencia de Datos o afines.1-2 años de experiencia profesional en IA aplicada, desarrollo backend, cloud o integración de modelos/APIs.Interés y motivación claros por la IA generativa y los LLMs, con ganas de especializarse en este campo.Conocimientos de cloud, idealmente GCP (Vertex AI, Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Storage, IAM).Se valorará experiencia equivalente en AWS u otros proveedores.Buen nivel de Python y/o Type Script.Experiencia consumiendo o integrando APIs REST.Experiencia con Docker o contenedores.Conocimientos de Git.Manejo básico de Linux y trabajo en terminal (suficiente para desplegar y depurar servicios; no es un puesto de administración de sistemas).Capacidad para trabajar con autonomía, responsabilidad y criterio técnico.MUY VALORABLE Experiencia práctica con LLMs y modelos fundacionales: prompting, fine-tuning ligero, evaluación o despliegue de modelos.Conocimientos de RAG, embeddings y agentes de IA, y de frameworks como Lang Chain o Llama Index.Experiencia con el stack de IA/datos de GCP: Vertex AI, Big Query (y Big Query ML), Document AI, Vision o Natural Language.Bases de datos vectoriales (pgvector, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus...) para casos de uso de IA.Bases de datos relacionales (Postgre SQL, My SQL, Cloud SQL) y documentales/No SQL (Mongo DB, Firestore).Experiencia previa creando chatbots o asistentes virtuales en producción.Conocimientos de arquitecturas serverless y de infraestructura como código (Terraform).Nociones de MLOps: despliegue, versionado y monitorización de modelos.

REQUISITOS Formación mínima de Grado Superior de FP en Informática, Desarrollo de Aplicaciones (DAM/DAW), Sistemas (ASIR) o similar. Se valorará especialmente Grado universitario en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Ciencia de Datos o afines. 1-2 años de experiencia profesional en IA aplicada, desarrollo backend, cloud o integración de modelos/APIs. Interés y motivación claros por la IA generativa y los LLMs, con ganas de especializarse en este campo. Conocimientos de cloud, idealmente GCP (Vertex AI, Cloud Run, Cloud Functions, Cloud Storage, IAM). Se valorará experiencia equivalente en AWS u otros proveedores. Buen nivel de Python y/o Type Script. Experiencia consumiendo o integrando APIs REST. Experiencia con Docker o contenedores. Conocimientos de Git. Manejo básico de Linux y trabajo en terminal (suficiente para desplegar y depurar servicios; no es un puesto de administración de sistemas). Capacidad para trabajar con autonomía, responsabilidad y criterio técnico. MUY VALORABLE Experiencia práctica con LLMs y modelos fundacionales: prompting, fine-tuning ligero, evaluación o despliegue de modelos. Conocimientos de RAG, embeddings y agentes de IA, y de frameworks como Lang Chain o Llama Index. Experiencia con el stack de IA/datos de GCP: Vertex AI, Big Query (y Big Query ML), Document AI, Vision o Natural Language. Bases de datos vectoriales (pgvector, Pinecone, Qdrant, Weaviate, Milvus...) para casos de uso de IA. Bases de datos relacionales (Postgre SQL, My SQL, Cloud SQL) y documentales/No SQL (Mongo DB, Firestore). Experiencia previa creando chatbots o asistentes virtuales en producción. Conocimientos de arquitecturas serverless y de infraestructura como código (Terraform). Nociones de MLOps: despliegue, versionado y monitorización de modelos.