Senior GenAI Software EngineerMadridApply for this job* Permanente* Profesionales con experiencia* Data & AI* ID -es_ES## Job DescriptionElegir 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?## Descripción breve¿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 GenAIDiseñar 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.## Descripción largaPara 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).## Descripción breveValoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones.Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte!¿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:oFormación en tecnologías cloud, data governance, visualización...oParticipación 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 prioridadesCapgemini es 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 formado por ******* profesionales en más de 50 países.Con una sólida trayectoria de más de 55 años, nuestros clientes confían en nosotros para aprovechar el valor de la tecnología y dar respuesta a todas sus necesidades de negocio.Ofrecemos servicios y soluciones end to end que abarcan desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, impulsados por nuestras capacidades líderes en IA, IA generativa, cloud y datos, junto con un profundo conocimiento sectorial y un sólido ecosistema de partners.MAKE IT REAL.¡Únete al equipo! #J-****-Ljbffr

Descripción larga**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).

Descripción breveValoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones.

Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte! **¿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:oFormación en tecnologías cloud, data governance, visualización...oParticipación 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.

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