Engineer [Remote Work]

Datadope
Arbo, Spain
3 months ago
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Role details

Contract type
Apprenticeship
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Shift work

Tech stack

Application Programming Interfaces (APIs) Artificial Intelligence Amazon Web Services JIRA Microsoft Azure Configuration Management Databases Continuous Integration DevOps Elasticsearch Prometheus Software Engineering Delivery Pipeline
+5 more
Large Language Models Kubernetes Machine Learning Operations Software Version Control Servicenow

Job description

En DataDope, estamos redefiniendo cómo las organizaciones interactúan con la automatización inteligente.Nuestra misión es empoderar a las empresas a través de soluciones basadas en IA de última generación y sistemas de toma de decisiones autónomos en tiempo real.Haga clic en “Solicitar” a continuación para enviar su candidatura.Asegúrese de que su CV está actualizado y de que ha leído primero las especificaciones del puesto.Buscamos un/a Técnico/a Especialista en Implementación de Agentes Autónomos de IA que combine ingeniería de software, MLOps y DevOps para diseñar, desplegar y mantener agentes basados en grandes modelos de lenguaje (LLM) que:Orquesten flujos de trabajo IT.Integren APIs y sistemas corporativos.Apliquen Retrieval-Augmented Generation (RAG) sobre bases vectoriales.La persona ideal dominará:Frameworks como LangGraph, pydanticAI y AutoGen.Model Context Protocol (MCP).Prácticas de tool calling multi-provider.Pipelines CI/CD en entornos cloud.Nuestro objetivo:Planificar, construir y operar soluciones de IA agent-based que automaticen tareas IT (observabilidad, respuesta a incidentes, provisión de servicios, reporting) y ofrezcan interfaces conversacionales seguras y auditables para usuarios internos y clientes.Funciones del puesto:Diseñar arquitecturas agent-based que permitan que múltiples agentes colaboren y llamen herramientas, APIs o funciones corporativas expuestas como servidores MCP.Implementar pipelines RAG (vector DB + LLM) con Pinecone, Chroma u opciones equivalentes para dotar de contexto actualizado a los agentes.Extender agentes con Function Calling de OpenAI para acciones de lectura/escritura sobre sistemas IT (CMDB, ticketing, Kubernetes, etc.).Optimizar rendimiento y explotación de LLMs: prompt engineering, caching de embeddings y evaluación.Construir y mantener pipelines de evaluación de agentes combinando evaluaciones deterministas y LLM-as-judge, para gestionar datasets, y registrar trazas y puntuaciones de forma auditable.Aplicar buenas prácticas de seguridad y gobernanza: control de versiones de prompts, permisos mínimos, trazabilidad de llamadas, políticas de retención y ética IA.Capacitar al resto del equipo IT en principios de agentic AI y elaborar documentación técnica reutilizable.Deseable:MLOps (Langfuse, MLflow).Proveedores cloud: AWS Bedrock, Azure AI, GCP Vertex.Observabilidad con APM-tracing para LLMs.Integraciones con plataformas ITSM (ServiceNow, Jira Service Management).Conocimiento de dominios SRE: Prometheus, Loki, Elasticsearch, Tempo.Soft Skills:Pensamiento sistémico y enfoque de producto.Comunicación clara de conceptos complejos a perfiles no técnicos.Autonomía y proactividad para experimentar e iterar.Enfoque ético y orientación a la seguridad.¿Qué ofrecemos además?Trabajo en modalidad remoto o híbrido en MadridJornada flexible y reducida los viernes, así como en julio y agosto.Salario competitivo según experiencia y habilidades técnicas.25 días de vacaciones + tu cumpleaños libre.Team buildings y reuniones de equipo.Clases de inglés.Retribución flexible.xbhjioeEntorno de aprendizaje continuo.

Requirements

La persona ideal dominará: Frameworks como LangGraph, pydanticAI y AutoGen. Model Context Protocol (MCP). Prácticas de tool calling multi-provider. Pipelines CI/CD en entornos cloud., MLOps (Langfuse, MLflow). Proveedores cloud: AWS Bedrock, Azure AI, GCP Vertex. Observabilidad con APM-tracing para LLMs. Integraciones con plataformas ITSM (ServiceNow, Jira Service Management). Conocimiento de dominios SRE: Prometheus, Loki, Elasticsearch, Tempo. Soft Skills: Pensamiento sistémico y enfoque de producto. Comunicación clara de conceptos complejos a perfiles no técnicos. Autonomía y proactividad para experimentar e iterar. Enfoque ético y orientación a la seguridad.

Benefits & conditions

Jornada flexible y reducida los viernes, así como en julio y agosto. Salario competitivo según experiencia y habilidades técnicas. 25 días de vacaciones + tu cumpleaños libre. Team buildings y reuniones de equipo. Clases de inglés. Retribución flexible. xbhjioe Entorno de aprendizaje continuo.

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En DataDope, estamos redefiniendo cómo las organizaciones interactúan con la automatización inteligente. Nuestra misión es empoderar a las empresas a través de soluciones basadas en IA de última generación y sistemas de toma de decisiones autónomos en tiempo real.

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