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Ingeniero/a de IA Generativa, LLMs, RAG, Sistemas Multiagente
knowmad mood. Diseñar, desarrollar y desplegar agentes de IA para casos de uso empresariales .
Core Competencies
Role fitCore Competencies
Use this summary to align your resume positioning with the role.
Demonstrates expertise in designing, developing, and deploying AI agents for business use cases, with a strong focus on Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, and integration with corporate systems. Proficient in troubleshooting, observability, and optimizing AI solutions in production environments.
Highest-signal resume keywords
Python DevelopmentLarge Language Models (LLMs)Retrieval-Augmented Generation (RAG)API Development and IntegrationObservability and Monitoring
ATS Keywords
Tailor your resumeApplicant Tracking System Keywords
Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.
Hard Skills
Software DevelopmentAI Solutions ImplementationTroubleshootingRoot Cause AnalysisDatabase Management (Relational and NoSQL)DockerCI/CDPrompt OptimizationMLOpsAgent Frameworks
Soft Skills
Analytical SkillsQuality OrientationContinuous Improvement MindsetCollaborationAgile Work Environment Adaptability
Tools & Technologies
Azure AI ServicesAWS BedrockVertex AIOpenTelemetryGrafanaPrometheusJaegerElastic Stack
Certifications & Qualifications
Cloud Certifications (Azure, AWS, GCP)
Industry Keywords
Inteligencia Artificial GenerativaMulti-Agent SystemsAgentic WorkflowsObservability StandardsBusiness Applications
Tech Stack
Tools & technologiesAWSAzureCloudDockerGoogle Cloud PlatformGrafanaNoSQLPrometheusPython
About the role
Key responsibilities & impact- Diseñar, desarrollar y desplegar agentes de IA para casos de uso empresariales
- Implementar soluciones basadas en LLMs, arquitecturas RAG y sistemas multiagente
- Integrar agentes inteligentes con aplicaciones y sistemas corporativos mediante APIs y servicios
- Garantizar la estabilidad, escalabilidad, resiliencia y rendimiento de las soluciones desplegadas
- Monitorizar el comportamiento de los agentes y definir mecanismos de observabilidad para su correcta operación en producción
- Analizar incidencias en entornos productivos, realizar troubleshooting y ejecutar análisis de causa raíz (Root Cause Analysis)
- Optimizar prompts, flujos de ejecución, consumo de tokens y utilización de modelos fundacionales
- Colaborar con arquitectos, equipos de plataforma y áreas de negocio en la evolución de la plataforma de IA
- Participar en la industrialización de soluciones de IA, llevando casos de uso desde pruebas de concepto hasta entornos productivos
- Contribuir a la definición de estándares, buenas prácticas y modelos operativos para el desarrollo y despliegue de soluciones de Inteligencia Artificial Generativa
Requirements
What you’ll need- Experiencia de al menos 3 años en desarrollo de software, ingeniería de plataformas o sistemas distribuidos
- Experiencia sólida en desarrollo de software con Python
- Conocimiento práctico y experiencia demostrable con Inteligencia Artificial Generativa, Large Language Models (LLMs) y aplicaciones empresariales basadas en IA
- Experiencia en el diseño e implementación de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Experiencia desarrollando e integrando APIs y microservicios
- Conocimientos de bases de datos relacionales y NoSQL
- Experiencia trabajando con Docker, Git y entornos CI/CD
- Experiencia en resolución de incidencias y troubleshooting en entornos productivos
- Conocimientos de observabilidad, monitorización, logging, trazabilidad y métricas
- Capacidad para trabajar en entornos ágiles y multidisciplinares
- Nivel de inglés B2 o superior, en un entorno técnico internacional
- Capacidad analítica, orientación a la calidad y mentalidad de mejora continua
- Se valorará experiencia y/o conocimientos en frameworks de agentes como LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, CrewAI o AutoGen
- Se valorará experiencia en sistemas multiagente y agentic workflows
- Se valorará experiencia con Azure AI Services, Azure OpenAI, AWS Bedrock o Vertex AI
- Se valorará experiencia con bases de datos vectoriales, embeddings y búsqueda semántica
- Se valorará experiencia con OpenTelemetry, Grafana, Prometheus, Jaeger o Elastic Stack
- Se valorará diseño y construcción de plataformas de IA escalables
- Se valorará experiencia con tool calling y function calling
- Se valorará experiencia en MLOps, AIOps y automatización de plataformas de IA
- Se valorarán certificaciones Cloud (Azure, AWS o GCP)
- Se valorará experiencia previa trabajando en proyectos internacionales
Benefits
Comp & perks- Modelo híbrido de trabajo con 1 o 2 días de teletrabajo por semana
- Horario flexible de entrada entre las 07:00 y las 10:00 horas
- Aproximadamente 30 días hábiles de vacaciones al año
- Jornada completa de 8 horas diarias y 1 hora para comer
- Participación en un proyecto estratégico de evolución de una plataforma de Inteligencia Artificial Generativa
- Participación en iniciativas innovadoras relacionadas con agentes inteligentes, sistemas multiagente y plataformas basadas en LLMs