Ingeniero de IA Mid

• Más de 3 años de experiencia profesional en ingeniería de software construyendo sistemas de producción

• Sólidos conocimientos de Python y fundamentos sólidos de backend (APIs, SQL, Git, testing)

• Experiencia práctica con LLMs / agentes en producción: LangChain/LangGraph, RAG, prompting, tool-calling o equivalentes

• Mentalidad de ingeniería de contexto y evaluación: razonas sobre por qué los modelos se comportan como lo hacen y validas con evaluaciones en lugar de una única prueba

• Capacidad para diseñar y desglosar soluciones de complejidad media de forma autónoma, comunicando claramente el progreso, los bloqueos y las compensaciones (trade-offs)

• Mentalidad de startup: comodidad con la ambigüedad, alta autonomía y ciclos de iteración rápidos

• Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para colaborar con equipos de producto, diseño y negocio

• Fluidez en inglés y/o español

• Experiencia en la nube: Azure (Azure OpenAI / AI Foundry) y GCP (Vertex AI / Gemini)

• Práctica directa / familiaridad con herramientas de codificación con IA como Claude Code, Cursor, Codex y similares

• React y nociones básicas de frontend para contribuciones full-stack

• Experiencia desplegando agentes/modelos en producción a escala

• MCP, function calling avanzado y frameworks de evaluación (LangSmith, RAGAS o similares)

• Técnicas de fine-tuning / optimización de modelos

• Experiencia en FinTech, HR-tech o industrias reguladas (productos con alto cumplimiento normativo, integraciones gubernamentales)

⭐️ Por qué encajarías perfectamente: Eres el tipo de ingeniero que trata a los LLM como sistemas que deben entenderse, no como cajas negras a las que dar prompts una vez. Te importa la fiabilidad, anticipas cómo fallan los agentes y construyes el entorno y las evaluaciones que los mantienen precisos en producción. Eres pragmático pero con principios, te sientes cómodo moviéndote rápido en una startup y te entusiasma trabajar en un dominio donde la precisión importa: equivocarse en una nómina afecta a la vida de personas reales. Puntos extra si te encanta estar en la frontera de la IA aplicada.

• Compensación competitiva: 40.000 € - 45.000 € de salario bruto + Equity

• Almuerzo gratuito cuando estés en la oficina gracias a Kombo & Nora

• Remuneración flexible con Coverflex

• Flexibilidad: Modelo híbrido (sede en Barcelona), 60 días al año de teletrabajo desde cualquier lugar

• Días de vacaciones ilimitados: tómate el tiempo que necesites, sin contar días

Trabajarás estrechamente con el AI Lead, diseñando funciones de IA para el producto y transformando los procesos internos con IA, ayudando a construir un equipo de IA multidisciplinar con impacto en todos los departamentos. Serás un miembro clave de nuestro equipo de IA, construyendo los agentes que impulsan a Valeria en producción, hablando con clientes reales y gestionando procesos legales y de nómina reales. Te encargarás de las funciones de IA de principio a fin: diseñando arquitecturas de agentes, realizando ingeniería de contexto, construyendo evaluaciones (evals) sólidas y lanzando sistemas fiables en un dominio donde la precisión es realmente importante.

• Prototipar lo complejo: construir pruebas de concepto que resuelvan problemas difíciles de forma innovadora y luego llevarlas a producción

• Traducir el negocio a IA: comprender profundamente el problema de negocio y convertirlo en una solución técnica sólida

• Diseñar agentes de extremo a extremo: arquitecturas multi-agente, herramientas, tool-calling, function calling, memoria, orquestación y gestión de estados

• Dominar la ingeniería de contexto: decidir qué entra en la ventana de contexto y cómo (system prompts, few-shot, retrieval, memoria, compactación, gestión de tokens), comprendiendo por qué cambia el comportamiento y anticipando modos de fallo (alucinaciones, casos límite, prompt injection)

• Construir el entorno (harness) de LLM: la capa alrededor de las interfaces modelo-herramienta, el análisis y validación de salidas, reintentos, fallbacks, guardrails, scaffolding y control de flujo, que convierte un modelo en un agente de producción fiable

• Garantizar la fiabilidad: evaluaciones sólidas y observabilidad (datasets, métricas, regresiones, trazabilidad en producción) antes de cada lanzamiento, nunca basándose en un único "happy-path"

• Construir sistemas RAG de alta calidad: embeddings, vector stores, chunking, retrieval, re-ranking y grounding en un contexto con alta carga de cumplimiento normativo

• Elegir el modelo adecuado: integrar y comparar GPT, Gemini y Claude, razonando sobre coste, latencia, fiabilidad, ventana de contexto y fallback

• Integrar sistemas: construir servidores MCP e integraciones con sistemas externos

• Lanzar código de producción: Python sólido, APIs, tests, CI/CD y las mejores prácticas del equipo

• Mantenerse en la frontera: estar al día con los últimos modelos y tecnologías y probarlos para detectar oportunidades

• Responsabilidad total sobre las funciones: desde el diseño técnico hasta el despliegue, la monitorización y la iteración basada en el feedback de los clientes

• Mentorear a becarios y evangelizar la IA en otros departamentos a medida que escalamos el equipo

• Lenguaje: Python, APIs asíncronas, SQL, Git

• Frameworks de IA: LangChain / LangGraph

• LLMs y agentes: prompting, ingeniería de contexto, agent harness/scaffolding, tool-calling, agentes multi-paso, RAG, embeddings, bases de datos vectoriales

• Modelos y Nube: Azure OpenAI, Gemini (GCP), Claude

• Calidad y Observabilidad: evaluaciones, testing, trazabilidad de LLM (Datadog)

• Canal: WhatsApp API

Nuestra filosofía técnica:
Como producto nativo de IA, integramos la inteligencia en cada capa: automatizando altas, bajas, nóminas y cumplimiento normativo a través de agentes que funcionan en producción, no en demos. Priorizamos los sistemas fiables y testeables por encima de la "magia" de los frameworks, y tratamos las evaluaciones y la observabilidad como elementos de primera clase. Si te entusiasma aplicar la IA para resolver problemas de negocio reales (no construir IA por el simple hecho de construir IA), te encantará trabajar aquí.

• Momento: Hemos superado la "etapa de idea" con clientes reales e ingresos, pero estamos lo suficientemente temprano como para que tú definas cómo escalamos nuestra IA

• Oportunidad de mercado: mercado de más de 5.000 millones de euros en España; cada empresa con empleados necesita nóminas, y las soluciones actuales están obsoletas y son problemáticas

• Propiedad real de la IA: no asistirás en proyectos de IA, los construirás, decidirás sobre ellos y verás su impacto en miles de personas

• Crecimiento profesional: sé una contratación crítica de IA, crea el manual de estrategia y crece a medida que escalamos el equipo