Ingeniero de IA Sénior (AWS Bedrock)

• Sólida experiencia práctica en la construcción y despliegue de sistemas de IA / GenAI en producción.
• Sólida experiencia práctica en AWS más allá de la invocación de modelos, incluyendo infraestructura, IAM, servicios serverless, redes, almacenamiento, monitorización y despliegues en producción utilizando Amazon Bedrock.
• Experiencia práctica construyendo sistemas RAG, incluyendo lógica de recuperación, bases de datos vectoriales y mejoras en la calidad de la salida.
• Sólido conocimiento de los ecosistemas modernos de LLM, incluyendo modelos comerciales y de código abierto, sus ventajas y desventajas, opciones de despliegue y casos de uso en producción.
• Sólidas habilidades en Python y un buen conocimiento del diseño de sistemas backend.
• Experiencia diseñando sistemas multi-agente o flujos de trabajo de orquestación más complejos.
• Experiencia con bases de datos vectoriales (OpenSearch, pgVector, Pinecone, etc.).
• Comodidad trabajando en entornos de ritmo rápido con ciclos de proyecto cortos (de semanas a pocos meses).
• Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para trabajar directamente con clientes y equipos multidisciplinares.
• Capacidad para explicar claramente decisiones técnicas, limitaciones y compensaciones en inglés (escrito y hablado).
• La experiencia práctica con Amazon Bedrock Knowledge Bases, AgentCore, Agents, AWS Strands o MCP es una gran ventaja.
• Experiencia seleccionando, evaluando y optimizando LLMs en cuanto a calidad, latencia y coste.
• La capacidad para explicar compensaciones técnicas y guiar a los clientes en el diseño de soluciones de IA es una gran ventaja.
• La experiencia con Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation o AWS CDK), Docker, Kubernetes y pipelines de CI/CD es una gran ventaja.
• La experiencia con speech-to-text, text-to-speech o Voice AI es una ventaja.
• Formación en Machine Learning o Data Science (incluyendo entrenamiento o fine-tuning de modelos) - una ventaja.

Automat-it es un AWS Premier Partner y Managed Services Provider especializado en el ecosistema de las startups. Con más de 800 clientes y más de 500 certificaciones de AWS, Automat-it aporta experiencia práctica en IA, DevOps y FinOps para permitir que las startups de ritmo rápido crezcan, entreguen y ganen. Nuestros clientes ahorran un tiempo significativo de comercialización y optimizan su rendimiento y costes en la nube.

Trabajamos en toda la región EMEA y en EE. UU., impulsando la innovación y resolviendo retos complejos a diario. Únete a nosotros para desarrollar tus habilidades, dar forma a ideas audaces y ayudar a construir el futuro de la tecnología.

Buscamos un "AI Engineer" (nivel Senior o Middle avanzado) para unirse a nuestro equipo y trabajar directamente con los equipos de Data Science e I+D de la startup. Este es un rol práctico y orientado a la entrega, en el que serás responsable de los proyectos de principio a fin, desde el diseño inicial hasta el despliegue en producción.

El rol se centra en la construcción de sistemas de IA Generativa de grado de producción en AWS, especialmente pipelines de RAG, flujos de trabajo basados en agentes y servicios de backend impulsados por LLM. Este no es un rol de investigación pura o entrenamiento de modelos, se trata de diseñar y lanzar sistemas fiables bajo restricciones reales.

• Construir y entregar sistemas de GenAI listos para producción en AWS, incluyendo Amazon Bedrock, AgentCore, sistemas RAG, procesamiento inteligente de documentos, IA de voz y servicios impulsados por LLM.
• Diseñar e implementar agentes de IA utilizando Amazon Bedrock AgentCore, AWS Strands, MCP y frameworks de orquestación modernos para soluciones reales de clientes.
• Trabajar estrechamente con Solution Architects, DevOps y equipos de clientes para convertir talleres de descubrimiento, ideas y POCs en sistemas de IA listos para producción.
• Evaluar y seleccionar los LLM más adecuados en función de la precisión, la latencia, el coste y los requisitos del cliente.
• Construir componentes de IA y patrones de despliegue reutilizables que aceleren futuros proyectos de clientes.
• Desplegar, monitorizar y mejorar sistemas de ML/LLM en producción, centrándose en el rendimiento, el coste y la fiabilidad.
• Trabajar con servicios de AWS como Bedrock, OpenSearch, Lambda, S3, DynamoDB, SageMaker y CloudWatch.
• Adaptar código de ML o GenAI existente a entornos de producción cuando sea necesario.
• Mejorar continuamente la calidad del sistema, incluyendo el rendimiento de la recuperación, la consistencia de la salida y los enfoques de evaluación.
• Operar en un entorno dinámico basado en proyectos, donde podrías liderar un proyecto como ingeniero principal.

📍 Ubicación: híbrido desde Madrid.

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