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# Técnico/a Especialista en Implementación de Agentes

- **Company:** Datadope
- **Location:** Carballedo, Spain
- **Salary:** €55,000.0 - €85,000.0
- **Contract:** Apprenticeship
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, JIRA, Microsoft Azure, Configuration Management Databases, DevOps, Elasticsearch, Prometheus, Software Engineering, Delivery Pipeline, Large Language Models, Kubernetes, Machine Learning Operations, Software Version Control, Servicenow
- **Published:** September 1, 2026
- **Apply:** https://www.jobleads.com/es/job/e722dbae712f271807ffe4196acb9e968

## About the Role

* 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., * 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.

## 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.

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., 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., * 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.