Senior AI Engineer

Are you passionate about turning data into business solutions and would you like to be part of one of the most relevant projects in the aviation sector? We are looking for a Senior AI Engineer with a functional vision, critical thinking and a desire to take on increasing responsibility within the team.

• Design and develop the GenAI capabilities of the applications.

• Define and develop architectures based on RAG, semantic search, agents, tool calling and artificial intelligence workflows.

• Select and evaluate the most suitable models for each use case, considering accuracy, latency, cost, security and integration capability.

• Integrate commercial models into the solution.

• Design strategies for prompts, system instructions, tools, memory and context management.

• Develop mechanisms for classification, entity extraction, summarization, correlation and contextualization.

• Design processes to analyze unstructured information from internal systems, documentation, APIs, websites, external feeds, forums and communication channels.

• Implement semantic search, information retrieval and context-augmented generation systems.

• Design chunking, embedding, indexing, reranking and evidence retrieval strategies.

• Create agents and workflows capable of using tools, querying sources, running validations and generating traceable results.

• Develop rules to identify relevant threats, relate them to corporate assets and reduce false positives.

• Develop mechanisms to analyze vulnerabilities, software dependencies, code repositories, component usage and potential reachability of vulnerable functions.

• Enrich vulnerabilities with relevant information such as CVE, asset context, exposure and business criticality.

• Design evaluation processes to measure accuracy, relevance, consistency, coverage and security.

• Create evaluation datasets, test cases and mechanisms for comparing models, prompts and configurations.

• Implement guardrails and controls against hallucinations, prompt injection, information leakage and ungrounded responses.

• Ensure that generated results include evidence, references, confidence levels and traceability.

• Integration with observability systems, such as Dynatrace, to measure models, prompts, agents, tokens, latency, errors and costs.

• Develop services and APIs in Python to expose AI capabilities to the rest of the application.

• Collaborate with the development team on integrating GenAI components into interfaces and business processes.

• Use code accelerators defined according to the standards established at the company.

• Collaborate with Cybersecurity, Data, Cloud, Architecture, DevOps teams and product owners.

• Participate in defining the artificial intelligence roadmap and evaluate new techniques, models and tools.

✅Permanent contract

✅Internal training and access to certifications. Check out our calendar here:

https://www.knowmadmood.com/es/talento/formacion

✅Flexible benefits plan (health insurance, transportation, childcare vouchers, restaurant vouchers)

✅Ambassador of our brand, through our friend referral plan

Refer your friends and get an extra bonus!

✅Events, meetups, techdays, talks...and much more!

✅ 26 days of rest (22 vacation days, 2 personal days, and December 24 and 31 as holidays by default)

✅Remote

✅ Schedule: 8:30 a.m. to 6 p.m. (flexible) Mon-Thu and Fri 8 a.m. to 3 p.m., and intensive summer schedule in July and August from 8 a.m. to 3 p.m.

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We are knowmad mood!

We are a leading digital transformation company, constantly evolving and at the forefront of technology. We were born to drive real change through innovation and sustainable development, with the mission of bringing value to clients and boosting our talent.

Made up of more than 3,000 creative, digital, and innovative people connected to a purpose and capable of generating connections with people around the world. A responsible, flexible team with a high capacity to adapt to the needs of our clients and the market, while providing value, vision, creativity, expertise, professionalism, and passion for technology in every project.

The values that set our course and guide us toward excellence are collaboration, innovation, commitment, fun, and trust.

BI/Big Data Community

• Experience developing GenAI applications with end-to-end responsibility.

• Solid knowledge of Python.

• Deep knowledge of LLMs, prompt engineering, embeddings, semantic search, RAG and agents.

• Experience using GenAI frameworks such as LangChain and LangGraph.

• Experience designing agent workflows, tool calling and controlled reasoning processes.

• Experience integrating models via APIs and managing context, latency, cost, retries, caching and consumption limits.

• Knowledge of vector databases, search engines and information retrieval mechanisms.

• Experience defining chunking, embedding, retrieval and reranking strategies.

• Knowledge of NLP for classification, entity extraction, clustering, summarization and similarity detection.

• Experience developing APIs and backend services in Python to put models into production.

• Experience with GitHub, automated testing, code review and continuous integration and deployment pipelines.

• Knowledge of observability and monitoring in Dynatrace.

• Ability to communicate technical decisions, limitations and risks to technical and non-technical profiles.

To stay up to date with our news, follow us here -> knowmad mood

At knowmad mood we are committed to equal opportunities and respect for diversity. We apply our Equality Plan and the principle of non-discrimination in all our selection processes.

¿Te apasiona transformar datos en soluciones de negocio y te gustaría formar parte de uno de los proyectos más relevantes del sector aéreo? buscamos un/a AI Engineer Senior con visión funcional, visión crítica y ganas de asumir cada vez más responsabilidad dentro del equipo.

• Diseñar y desarrollar las capacidades de GenAI de las aplicaciones.

• Definir y desarrollar arquitecturas basadas en RAG, búsqueda semántica, agentes, tool calling y workflows de inteligencia artificial.

• Seleccionar y evaluar los modelos más adecuados para cada caso de uso, considerando precisión, latencia, coste, seguridad y capacidad de integración.

• Integrar modelos comerciales en la solución.

• Diseñar estrategias de prompts, instrucciones de sistema, herramientas, memoria y gestión de contexto.

• Desarrollar mecanismos de clasificación, extracción de entidades, resumen, correlación y contextualización.

• Diseñar procesos para analizar información no estructurada procedente de sistemas internos, documentación, APIs, páginas web, feeds externos, foros y canales de comunicación.

• Implementar sistemas de búsqueda semántica, recuperación de información y generación aumentada mediante contexto.

• Diseñar estrategias de chunking, embeddings, indexación, reranking y recuperación de evidencias.

• Crear agentes y workflows capaces de utilizar herramientas, consultar fuentes, ejecutar validaciones y generar resultados trazables.

• Desarrollar reglas para identificar amenazas relevantes, relacionarlas con activos corporativos y reducir falsos positivos.

• Desarrollar mecanismos para analizar vulnerabilidades, dependencias de software, repositorios de código, uso de componentes y potencial alcanzabilidad de funciones vulnerables.

• Enriquecer vulnerabilidades con información relevante como CVE, contexto del activo, exposición y criticidad de negocio.

• Diseñar procesos de evaluación que permitan medir precisión, relevancia, consistencia, cobertura y seguridad.

• Crear datasets de evaluación, casos de prueba y mecanismos de comparación entre modelos, prompts y configuraciones.

• Implementar guardrails y controles frente a alucinaciones, prompt injection, fuga de información y respuestas no fundamentadas.

• Garantizar que los resultados generados incluyan evidencias, referencias, niveles de confianza y trazabilidad.

• Integración con sistemas de observabilidad, como Dynatrace para medir modelos, prompts, agentes, tokens, latencia, errores y costes.

• Desarrollar servicios y APIs en Python para exponer las capacidades de IA al resto de la aplicación.

• Colaborar con el equipo de desarrollo en la integración de los componentes de GenAI en las interfaces y procesos de negocio.

• Utilizar aceleradores de código definidos siguiendo los estándares definidos en la compañía.

• Colaborar con equipos de Cybersecurity, Data, Cloud, Architecture, DevOps y responsables de producto.

• Participar en la definición del roadmap de inteligencia artificial y evaluar nuevas técnicas, modelos y herramientas.

✅Contrato Indefinido

✅Formación interna y acceso a certificaciones. Consulta nuestro calendario aquí:

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✅Plan de retribución flexible (seguro médico, transporte, tickets guardería, tickets restaurante)

✅Embajador de nuestra marca, a través de nuestro plan amigo

¡Recomienda a tus amigos y llévate un extra!

✅¡Eventos, meetups, techdays, charlas...y mucho más!

✅ 26 días de descanso (22 días vacaciones, 2 días de libre disposición y 24 y 31 diciembre festivos por defecto)

✅Remoto

✅ Horario: 8.30 a 18h ( flexible) L-J y V 8 a 15h e Intensiva de Verano Julio y Agosto de 8 a 15h

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We are knowmad mood!

Somos una compañía líder en transformación digital, en constante evolución y a la vanguardia de la tecnología. Nacimos para provocar un cambio real a través de la innovación y el desarrollo sostenible, con la misión de aportar valor a los clientes e impulsar nuestro talento.

Formado por más de 3.000 personas creativas, digitales e innovadoras conectadas a un propósito y capaces de generar conexiones con personas de todo el mundo. Un equipo responsable, flexible y con alta capacidad de adaptación a las necesidades de nuestros clientes y del mercado, a la vez que proporciona valor, visión, creatividad, expertise, profesionalidad y pasión por la tecnología en cada proyecto.

Los valores que marcan nuestro rumbo y nos guían hacia la excelencia son la colaboración, la innovación, el compromiso, la diversión y la confianza.

Comunidad Bi/Big Data

• Experiencia desarrollando aplicaciones de GenAI con responsabilidad end-to-end.

• Conocimiento sólido de Python.

• Conocimiento profundo de LLMs, prompt engineering, embeddings, búsqueda semántica, RAG y agentes.

• Experiencia utilizando frameworks de GenAI como LangChain y LangGraph.

• Experiencia diseñando workflows de agentes, tool calling y procesos de razonamiento controlado.

• Experiencia integrando modelos mediante APIs y gestionando contexto, latencia, coste, reintentos, caché y límites de consumo.

• Conocimiento de bases de datos vectoriales, motores de búsqueda y mecanismos de recuperación de información.

• Experiencia definiendo estrategias de chunking, embeddings, retrieval y reranking.

• Conocimientos de NLP para clasificación, extracción de entidades, clustering, resumen y detección de similitudes.

• Experiencia desarrollando APIs y servicios backend en Python para poner modelos en producción.

• Experiencia con GitHub, testing automatizado, revisión de código y pipelines de integración y despliegue continuo.

• Conocimientos de observabilidad y monitorización en Dynatrace.

• Capacidad para comunicar decisiones técnicas, limitaciones y riesgos a perfiles técnicos y no técnicos.

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En knowmad mood nos comprometemos con la igualdad de oportunidades y el respeto a la diversidad. Aplicamos nuestro Plan de Igualdad y el principio de no discriminación en todos nuestros procesos de selección.