GenAI Software Engineer (Backend & API Integration)

Choosing Capgemini means choosing a company where you will have the freedom to design your professional career as you wish, with the support and inspiration of a collaborative community of colleagues around the world. Here you can reinvent what is possible. Join us and help the world's leading organizations discover the value of technology and build a more sustainable and inclusive world.
We have a Data & AI team that would be delighted to have you on board. Would you like to join?

What will you do on the project? What will your role be?
• Drive the design and development of AI applications and services that integrate language models (LLMs) and Generative AI capabilities in cloud environments (Azure/AWS/GCP), with modern engineering practices (CI/CD, testing, observability, security) to bring robust solutions to production (RAG, agents, process automation) aligned with reliable GenAI delivery frameworks
• Design and develop backend services (REST/GraphQL) and microservices that integrate LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Amazon Bedrock) and tools/functions to execute actions on internal/external APIs.
• Build RAG pipelines (ingestion, chunking, embeddings, vector storage, retrieval) and agents with orchestrators (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, or others) and tool/function calling mechanisms.
• Implement CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, Jenkins), containers (Docker, Kubernetes) and observability (logging, metrics, tracing).
• Ensure quality: TDD/BDD, unit/contract/integration testing; define quality gateways (linting, SAST/DAST, dependency scanning).
• Apply LLMOps/MLOps: versioning of prompts and artifacts, quality evaluation (accuracy, groundedness, toxicity), monitoring (latency, cost, drift), and guardrails (policies, content, PII).
• Collaborate with architecture, data, security and business teams to land non-functional requirements (scalability, resilience, cost) and AI governance/ethics (data access, compliance).
• Document decisions (ADRs), develop reusable playbooks and support code reviews and mentoring of more junior profiles.
• Contribute to internal accelerators and reusable components aligned with Data & AI capability frameworks.

Your profile
To feel comfortable in the position, knowledge of the following is required:
• Solid software engineering foundation (3-7+ years, depending on seniority): API design, integration patterns, concurrency/asynchronous programming, good coding practices (Clean Code, SOLID).
• Experience with Python and backend frameworks (FastAPI, Flask, Express, etc.).
• Advanced Git (branching model, pull requests, code review) and CI/CD in at least one of: GitHub Actions / GitLab CI / Azure DevOps / Jenkins.
• Cloud (at least one: Azure, AWS or GCP) with deployment of containerized workloads (Docker; Kubernetes desirable).
• Integration with GenAI/LLM services (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Bedrock): API consumption, authentication, cost and limit management, prompting and basic evaluation.
• Practical knowledge of RAG (embeddings, vector stores such as FAISS, pgvector, Pinecone) and orchestrators (LangChain/LlamaIndex/Semantic Kernel).
• Testing (unit/integration/contract), monitoring (e.g., OpenTelemetry), and basic API security (OAuth2/OIDC, secrets, rate limiting).
• Professional English (working with documentation and international teams).
• LLMOps/MLOps: MLflow, Weights & Biases, Prompt Flow/Azure AI Studio evals, experiment tracking and evaluation dashboards.
• Product mindset and obsession with production quality.
• Collaboration with multidisciplinary teams (architecture, data, security, business).
• Continuous learning in a highly dynamic environment (new models, frameworks, evaluations).
• Clear communication and documentation of decisions.

Additionally, it would be great if you have experience in:
• Infrastructure as Code (Terraform), advanced Kubernetes (ingress, autoscaling, service mesh), event-driven architectures (Pub/Sub, Kafka).
• Observability and reliability: SLO/SLA, alerting, graceful degradation, chaos testing.
• Security and compliance in GenAI: drafting guardrails, PII filtering, content controls.
• Experience with Agentic AI (planning, tools, memory, agent teams).

What will you like about working here?
- Varied and challenging projects: You will work on multi-sector challenges, avoiding routine and exposing yourself to diverse technologies.
- Flexibility and hybrid model: Culture oriented towards work-life balance.
- Continuous learning:
o Training in cloud technologies, data governance, visualization...
o Real participation in projects with generative AI, Business AI and emerging data technologies.
- Client diversity and constant innovation: Projects with real impact with leading organizations.
- Collaborative and inclusive environments: Dynamic, multicultural teams oriented towards growth.
- Professional growth and technical challenge: Autonomy, mentoring, certifications and opportunities to expand your role within the Data & AI area.

Why Capgemini? Our commitments and priorities
Capgemini is a global partner in business and technology transformation, helping organizations accelerate their dual transition towards a digital and sustainable world, generating tangible impact for both businesses and society. We are a responsible and diverse group made up of 340,000 professionals in more than 50 countries. With a solid track record of more than 55 years, our clients trust us to harness the value of technology and respond to all their business needs. We offer end-to-end services and solutions ranging from strategy and design to engineering, driven by our leading capabilities in AI, generative AI, cloud and data, together with deep industry knowledge and a strong partner ecosystem.

We value all applications and offer on-site, online, and certified training. Even if you do not meet 100% of the requirements, we want to meet you!

Elegir 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?

¿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 GenAI
• Diseñar 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.

Tu perfil
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).

¿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:
o Formación en tecnologías cloud, data governance, visualización...
o Participación 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 prioridades
Capgemini 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 340.000 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.

Valoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones. Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte!