> Markdown version of [/jobs/ext/2149841-ai-software-engineer-spain](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2149841-ai-software-engineer-spain). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md).

---

# Ai Software Engineer | Spain

- **Company:** Accenture
- **Location:** Madrid, Spain
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Continuous Integration, Core Foundation, Software Debugging, Python (Programming Language), Open Source Technology, Software Engineering, Large Language Models, Backend, Kubernetes, Production Code, Machine Learning Operations, Terraform, Docker, Microservices
- **Published:** August 20, 2026
- **Apply:** https://www.buscojobs.com.es/ai-software-engineer-spain-en-madrid-ID-367979436

## About the Role

precisión, latencia, seguridad y costo-efectividad; presentar hallazgos a stakeholdersResponsabilidades* Experiencia sólida en desarrollo de software en entornos de producción* Experiencia práctica diseñando y desplegando soluciones IA agentic en producción* Experiencia con frameworks de orquestación agentic: LangGraph, CrewAI, AutoGen (o equivalentes) a nivel de producción* Experiencia directa llamando APIs de LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) desde código de producción* Propiedad de pipelines RAG: xqbhyrx embeddings, estrategia de chunking, bases de datos vectoriales y ingeniería de contexto* Fundamentos de LLMOps: diseño de eval harness, versionado de prompts y observabilidad de producción* Madurez en ingeniería cloud-native: Kubernetes, Docker, microservicios, serverless, CI/CD e IaC (Terraform o Helm)* Sólidos conocimientos de Python; Java o lenguaje backend equivalente es aceptable; experiencia en depuración y observabilidad en producción* Se
valora haber desplegado tres sistemas agentic de producción en cuatro años* Conocimiento de observabilidad y debugging en entornos complejos de IARequisitos principales*

## Description

Experteer Overview La descripción completa del puesto cubre todas las habilidades asociadas, la experiencia previa y cualquier cualificación que se espera que tengan los solicitantes.En este rol lideras la creación y despliegue de sistemas de IA agentic en entornos empresariales, con foco en producción y escalabilidad.Trabajas directamente con equipos de clientes para diseñar soluciones reutilizables que acompañen múltiples engagements.Construyes patrones y aceleradores para acelerar futuras implementaciones y operas en un ecosistema de socios tecnológicos.Buscamos alguien que haya llevado sistemas multi-agente a producción y que maneje la observabilidad y el rendimiento en 2 a.m. como parte de su experiencia.Compensaciones / Beneficios* Diseñar y construir sistemas agentic en producción end-to-end (orquestación multi-agente, pipelines RAG, routing basado en políticas, invocación de herramientas, gestión de memoria y observabilidad)* Liderar y mantener pipelines RAG: embeddings, chunking, búsqueda vectorial y ingeniería de contexto* Integrar y abstraer entre proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI y modelos open-source) con manejo de fallback, tokens y costos* Implementar LLMOps en producción: evalHarness con métricas, versionado de prompts, observabilidad y monitoreo de costos y seguridad* Colaborar directamente con equipos de clientes para diseñar, prototipar y desplegar soluciones agentic* Desarrollar patrones, aceleradores y playbooks reutilizables para escalar a futuros engagements* Definir y usar métricas de precisión, latencia, seguridad y costo-efectividad; presentar hallazgos a stakeholdersResponsabilidades* Experiencia sólida en desarrollo de software en entornos de producción* Experiencia práctica diseñando y desplegando soluciones IA agentic en producción* Experiencia con frameworks de orquestación agentic: LangGraph, CrewAI, AutoGen (o equivalentes) a nivel de producción* Experiencia directa llamando APIs de LLM (OpenAI, Anthropic, Vertex AI) desde código de producción* Propiedad de pipelines RAG: xqbhyrx embeddings, estrategia de chunking, bases de datos vectoriales y ingeniería de contexto* Fundamentos de LLMOps: diseño de eval harness, versionado de prompts y observabilidad de producción* Madurez en ingeniería cloud-native: Kubernetes, Docker, microservicios, serverless, CI/CD e IaC (Terraform o Helm)* Sólidos conocimientos de Python; Java o lenguaje backend equivalente es aceptable; experiencia en depuración y observabilidad en producción* Se valora haber desplegado tres sistemas agentic de producción en cuatro años* Conocimiento de observabilidad y debugging en entornos complejos de IARequisitos principales*


## Related Videos

- [Developer Experience, Platform Engineering and AI powered Apps](https://www.wearedevelopers.com/videos/990-developer-experience-platform-engineering-and-ai-powered-apps)
- [Docker Compose: Rediscovered](https://www.wearedevelopers.com/videos/1978-docker-compose-rediscovered)
- [Developing the Backend with Stefan Lingler, CTO at Shpock](https://www.wearedevelopers.com/videos/100360-developing-the-backend-with-stefan-lingler-cto-at-shpock)
- [Infrastructure as Code: The Developer's Secret Weapon](https://www.wearedevelopers.com/videos/1221-infrastructure-as-code-the-developer-s-secret-weapon)
- [Agentic AI - From Theory to Practice: Developing Multi-Agent AI Systems on Azure](https://www.wearedevelopers.com/videos/1532-agentic-ai-from-theory-to-practice-developing-multi-agent-ai-systems-on-azure)
- [Docker build without Docker](https://www.wearedevelopers.com/videos/100114-docker-build-without-docker)

## Related Articles

- [Navigating the AI Shift](https://www.wearedevelopers.com/magazine/629-navigating-the-ai-shift)
- [How to Become an AI Engineer](https://www.wearedevelopers.com/magazine/331-how-to-become-an-ai-engineer)
- [MLOps And AI Driven Development](https://www.wearedevelopers.com/magazine/82-mlops-and-ai-driven-development)
- [Dev Digest 120 - Apple and peers](https://www.wearedevelopers.com/magazine/455-dev-digest-120-apple-and-peers)
- [Dev Digest 121 - AI goes offline](https://www.wearedevelopers.com/magazine/456-dev-digest-121-ai-goes-offline)
- [MLOps – What’s the deal behind it?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/125-mlops-what-s-the-deal-behind-it)