Desarrollador/a de IA / Ingeniero/a de IA Agéntica

• Experiencia sólida en Python, desarrollo backend y soluciones de IA generativa.

• Experiencia práctica con LangChain y LangGraph: agentes, tools, workflows y gestión de estado.

• Conocimientos de Arquitectura Hexagonal, Domain-Driven Design (DDD) y principios de diseño de software.

• Experiencia integrando LLMs, APIs REST, microservicios y bases de datos.

• Conocimientos de MCP (Model Context Protocol), arquitecturas orientadas a eventos y protocolos de interoperabilidad entre agentes.

• Conocimientos de Docker, Kubernetes y despliegues en cloud.

• Experiencia con Git, CI/CD, testing automatizado y código mantenible y reutilizable.

• Pensamiento analítico, autonomía, proactividad y capacidad de aprendizaje.

• Comunicación efectiva, colaboración con equipos multidisciplinares y adaptación a entornos tecnológicos en evolución.

Queremos que este proyecto impulse también tu carrera. Nuestra propuesta combina:

• Formación técnica orientada a tu especialización, junto con formación en idiomas y habilidades.

• Desarrollo profesional a través de MyPath.

• Acompañamiento de un Talent Agent para orientar tu carrera y realizar seguimiento de tus objetivos.

• Un proyecto de innovación donde aplicar IA generativa a soluciones corporativas y aportar valor desde la ingeniería.

• Modalidad híbrida con solo 2 días al mes de asistencia a la oficina de Av. Diagonal, Barcelona.

En Experis buscamos un/a AI Developer / Agentic AI Engineer para incorporarse a un equipo de Innovación y desarrollar soluciones de IA generativa. Diseñarás y evolucionarás agentes y sistemas multiagente conectados con APIs, servicios y plataformas corporativas.

Si quieres construir soluciones de IA fiables y llevar los sistemas de agentes al siguiente nivel, nos gustaría conocer tu perfil.

• Diseñar, desarrollar y evolucionar agentes, orquestadores y sistemas multiagente con Python, LangChain y LangGraph.

• Integrar LLMs y definir instrucciones, herramientas, workflows y gestión de estado.

• Conectar agentes con APIs REST, microservicios, bases de datos y servicios corporativos.

• Combinar IA generativa con lógica determinista, reglas y flujos de trabajo.

• Aplicar buenas prácticas de arquitectura, testing y despliegue.

• Analizar logs, trazas y métricas para mejorar rendimiento, fiabilidad y observabilidad.