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Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Arquitecto/A De Sistemas Autónomos E Ingeniería De Ia Agéntica - **Company:** KA RESOURCES - **Location:** Valencia, Spain (Remote available) - **Contract:** Apprenticeship - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Databases, Multilayer Switch, Data Discovery, Distributed Systems, Knowledge Management, Machine Learning, Role-Based Access Control, Data Streaming, Large Language Models, Virtual Agents, Databricks - **Published:** September 20, 2026 - **Apply:** https://www.adzuna.es/contact-us.html ## About the Role Modalidad remoto. - Horario de oficina habitual. - Formar parte de un gran equipo con proyección de carrera y ambiciosos objetivos. - Salario: *****k b/aLa persona seleccionada será responsable de construir una arquitectura de IA multicapa en la que los agentes sean capaces de:- Comprender el contexto empresarial (capa de conocimiento). - Razonar y planificar (capa cognitiva)., Experiencia demostrable implantando sistemas de IA empresariales en entornos de producción.Aspectos diferenciales- Haber diseñado arquitecturas de IA multicapa, más allá de aplicaciones aisladas. - Experiencia en:- Sistemas de conocimiento (RAG, ontologías, grafos de conocimiento). - Orquestación de múltiples agentes. - Marcos de gobierno de IA. - Excelente combinación de profundidad técnica, visión arquitectónica y orientación al ******#J-*****-Ljbffr, + Técnico + Recepciónista + Administrador + Ventas + Enfermero + Limpieza + Mantenimiento + Telefonista + Compras + Recursos humanos Tipo de trabajo + Desde casa + Estudiantes + Online + Trabajos Verticales + En inglés + Teletrabajo + Media jornada ## Description En KA Resources buscamos un/a profesional con inglés avanzado que lidere el diseño y la implantación de sistemas completos de IA agéntica (Agentic AI), siendo responsable de toda la arquitectura, desde la gestión del conocimiento hasta el razonamiento cognitivo y la ejecución autónoma., Ejecutar acciones de forma autónoma (capa agéntica). - Mejorar continuamente mediante mecanismos de retroalimentación y medición del rendimiento.No buscamos desarrollar funcionalidades aisladas de IA, sino diseñar un auténtico sistema operativo de IA para la empresa.Responsabilidades principales- Diseñar y poner en producción toda la arquitectura de IA agéntica. - Construir componentes y capas reutilizables para soluciones de IA. - Habilitar flujos de trabajo empresariales autónomos, escalables, gobernados y de alto rendimiento.Responsabilidades ampliadas1. Gestión del conocimiento y capa semántica- Definir la estrategia de ingestión, organización y estructuración del conocimiento empresarial. - Diseñar pipelines para integrar:- Datos estructurados y no estructurados. - Documentación, APIs y flujos de datos en tiempo real. - Establecer:- Modelos de metadatos. - Arquitectura para el consumo de ontologías y modelos semánticos. - Garantizar que el conocimiento sea contextual, consumible por la IA y se mantenga actualizado de forma continua.Objetivo: construir una base de conocimiento empresarial dinámica, fiable y preparada para la IA.2. Catálogo corporativo de capacidades de IADiseñar un catálogo cognitivo que indexe:- Agentes. - Herramientas y APIs. - Capacidades y habilidades.Facilitar la reutilización y descubrimiento de:- Prompts. - Flujos de trabajo. - Modelos de IA.Construir un sistema donde los agentes puedan descubrir e invocar otros agentes y herramientas.Objetivo: crear una capa de capacidades de IA componible y autoservicio.3. Marco de toma de decisionesInteligencia generativaOrquestación de modelos LLM para:- Generación de contenido. - Creación de hipótesis. - Razonamiento en lenguaje natural.Gestionar estrategias multimodelo optimizando:- Coste. - Rendimiento. - Especialización.Inteligencia lógica y determinista- Motores de reglas. - Razonamiento matemático. - Lógica de procesos. - Integración con modelos de IA y Machine Learning. - Cumplimiento normativo. - Calidad y precisión de los modelos.Desarrollar sistemas híbridos que combinen:- Capacidades de razonamiento de los LLM. - Control programático.Objetivo: equilibrar creatividad y fiabilidad en la toma de decisiones basada en IA.4. Capa agéntica (diseño de sistemas autónomos)Diseñar arquitecturas de:- Sistemas monoagente y multiagente. - Modelos jerárquicos y colaborativos.Definir:- Planificación. - Memoria. - Bucles de ejecución. - Descomposición y coordinación de tareas.Permitir que los agentes:- Ejecuten acciones sobre sistemas corporativos. - Aprendan continuamente mediante mecanismos de feedback.Objetivo: desarrollar flujos de trabajo autónomos preparados para entornos de producción.5. Capa de integración agénticaDiseñar la integración con:- CRM. - ERP. - Sistemas de RR. HH.- Plataformas de datos y APIs.Construir marcos seguros para que los agentes puedan:- Orquestar APIs. - Operar mediante arquitecturas dirigidas por eventos. - Ejecutar transacciones reales de negocio.Objetivo: transformar la IA desde la generación de conocimiento hasta la ejecución de acciones.6. Data Mesh y arquitectura distribuida de datosAlinear la arquitectura de IA con principios de Data Mesh.Garantizar:- Propiedad distribuida de los datos por dominio. - Descubrimiento de datos. - Estandarización de productos de datos.Integración con plataformas como:- Databricks. - Snowflake.Objetivo: proporcionar una base de datos escalable y alineada con el negocio para soportar la IA.7. Gobierno, seguridad y controlDefinir el marco de gobierno para:- Toma de decisiones autónoma. - Acceso y privacidad de los datos.Implementar:- Control de acceso basado en roles para agentes. - Mecanismos Human-in-the-Loop. - Auditoría. - Explicabilidad de los modelos.Garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios y corporativos.Objetivo: desarrollar sistemas de IA fiables, seguros y controlables.8. Rendimiento, FinOps, observabilidad y optimizaciónDefinir y monitorizar indicadores como:- Tasa de éxito de las tareas. - Nivel de autonomía de los agentes. - Coste por ejecución. - Latencia. - Capacidad de procesamiento.Construir herramientas de observabilidad para analizar:- Comportamiento de los agentes. - Modos de fallo.Optimizar el rendimiento mediante:- Bucles de retroalimentación. - Sistemas de aprendizaje continuo.Objetivo: garantizar operaciones de IA eficientes, escalables y fiables.9. Ingeniería de plataforma y frameworks reutilizablesDesarrollar una plataforma de IA agéntica que incluya:- Frameworks y plantillas para agentes. - Repositorio y catálogo de agentes. - Capas de orquestación. - Capas de gobierno. - SDKs y aceleradores de desarrollo.Convertir estas capacidades en:- Soluciones comercializables para clientes. - Activos reutilizables y escalables.Objetivo: crear un negocio de ingeniería de IA basado en propiedad intelectual.Requisitos imprescindibles- Más de 15 años de experiencia en sistemas distribuidos, Inteligencia Artificial, Machine Learning o ingeniería de plataformas. - Amplia experiencia práctica desarrollando:- Sistemas basados en modelos de lenguaje (LLMs). - Plataformas de automatización mediante agentes o workflows inteligentes., Al crear una alerta, aceptas nuestros Términos y condiciones y Política de privacidad, y el uso de cookies., Alemania Australia Austria Bélgica Brasil Canadá España Estados Unidos Francia India Italia México Nueva Zelanda Holanda Polonia Reino Unido Singapur Sudáfrica Suiza ## Related Videos - [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) - [3 Ways to Rebuild the Data Stack for Agents](https://www.wearedevelopers.com/videos/100091-3-ways-to-rebuild-the-data-stack-for-agents) - [Cutting LLM Costs Without Cutting Quality: How to Beat Proprietary LLMs with Fine-Tuned Open Source](https://www.wearedevelopers.com/videos/100151-cutting-llm-costs-without-cutting-quality-how-to-beat-proprietary-llms-with-fine-tuned-open-source) - [Kubernetes and Microservices with Multi-Model Databases](https://www.wearedevelopers.com/videos/382-kubernetes-and-microservices-with-multi-model-databases) - [Building APIs for Agents vs Systems. 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