AI Engineer Senior, Madrid

AI Engineer Senior 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 con anza.

• 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.
• Cuáles son los requisitos?

• 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.

¿Cuáles serán tus funciones?

• 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.

Y con nosotros podrás disfrutar de: Contrato Indefinido Remoto Formación interna y acceso a certificaciones. Plan de retribución flexible (seguro médico, transporte, tickets guardería, tickets restaurante) Python, GenAI, LangChain