Ingeniero de IA Agéntica Sénior

• Paquete salarial competitivo: Nos adaptamos a tu experiencia y expectativas salariales.
• Compensación flexible: Seguro médico, tickets restaurante, beneficios de formación y más.
• Formación profesional gratuita para apoyar tu desarrollo profesional.
• Clases de inglés gratuitas, dependiendo de tu nivel.
• La oportunidad de participar en proyectos internacionales desafiantes que involucran tecnologías innovadoras.
• Un entorno de trabajo colaborativo, dinámico y de apoyo.
• Oportunidades de crecimiento profesional en un sector en constante evolución.

Se tendrán en cuenta positivamente los candidatos que posean un certificado de discapacidad del 33% o superior.

En MBC, la equidad, la diversidad y la inclusión son fundamentales en nuestra política de contratación. Estamos comprometidos con el fomento de un lugar de trabajo inclusivo y respetuoso donde todos tengan la oportunidad de desarrollar su talento.

Únete a una empresa de consultoría internacional en crecimiento y da el siguiente paso en tu carrera profesional. Trabaja en proyectos de IA innovadores, colabora con profesionales con talento y contribuye al desarrollo de sistemas inteligentes de próxima generación.

En MBC, seguimos creciendo y ahora buscamos un Senior Agentic AI Engineer para unirse a un proyecto innovador centrado en Agentic AI, sistemas multiagente, aprendizaje automático avanzado y soluciones de ingeniería inteligente.

Buscamos a un profesional altamente cualificado con una sólida experiencia en arquitectura de IA, LLMs, Python, C++ y sistemas de IA de nivel de producción, que le apasione crear soluciones de IA escalables, fiables y de vanguardia.

Buscamos un Senior Agentic AI Engineer con amplia experiencia en el diseño, desarrollo y despliegue de agentes de IA y arquitecturas multiagente listos para producción.

Desempeñarás un papel clave en la construcción de sistemas inteligentes que combinen LLMs, razonamiento avanzado, orquestación de modelos, generación aumentada por recuperación (RAG) e inteligencia de ingeniería.

El candidato ideal tendrá una sólida formación en ingeniería de software, experiencia práctica con LangGraph, protocolos de comunicación de agentes, entrenamiento de modelos y MLOps, y la capacidad de transformar requisitos técnicos complejos en soluciones de IA robustas.

• Diseñar, desarrollar y desplegar arquitecturas de orquestación multiagente utilizando LangGraph, incluyendo planificación, enrutamiento, bucles de razonamiento, gestión de estados y aprobaciones con intervención humana (human-in-the-loop).
• Construir flujos de trabajo de Mixture-of-Agents (MoA) para coordinar agentes especializados y mejorar la toma de decisiones.
• Implementar estrategias de Mixture-of-Experts (MoE) y Mixture-of-Thoughts (MoT) para optimizar el rendimiento, la latencia y el coste de los modelos.
• Desarrollar la interoperabilidad segura de agentes utilizando protocolos MCP, A2A y ACP.
• Implementar la memoria de los agentes, la gestión del contexto, la llamada a herramientas (tool calling), los flujos de trabajo de aprobación y la trazabilidad.

LLMs, RAG y Desarrollo de Modelos

• Construir pipelines de RAG avanzados, incluyendo extracción de documentos, embeddings, vectorización y búsqueda híbrida.
• Trabajar con bases de datos vectoriales como pgvector, Qdrant, Weaviate o Milvus.
• Realizar el ajuste fino (fine-tuning) y el despliegue de modelos de lenguaje de pesos abiertos utilizando LoRA, QLoRA, PyTorch y marcos de entrenamiento distribuido.
• Desarrollar y optimizar Small Language Models (SLMs) para un despliegue eficiente en la nube, on-premise y en el edge.
• Aplicar técnicas de entrenamiento de modelos, incluyendo fine-tuning supervisado, RLHF, DPO, destilación y cuantización.
• Explorar soluciones de IA multimodal que combinen texto, imágenes, datos 3D y documentación de ingeniería.

Inteligencia de Ingeniería y Simulación

• Integrar agentes de IA con datos CAD/BIM, gemelos digitales y entornos de simulación.
• Desarrollar soluciones de IA híbridas que combinen el razonamiento basado en reglas y el aprendizaje automático.
• Implementar algoritmos de optimización, búsqueda en grafos, resolución de restricciones y toma de decisiones explicable.
• Explorar modelos fundacionales de mundo (world foundation models), incluyendo NVIDIA Cosmos, para simulación, generación de datos sintéticos y razonamiento físico.

MLOps, AgentOps y Despliegue

• Construir y mantener pipelines escalables de MLOps y AgentOps, incluyendo CI/CD, versionado, monitorización y evaluación de modelos.
• Implementar observabilidad y trazabilidad utilizando LangSmith, Langfuse o herramientas similares.
• Establecer guardrails de IA, mecanismos de fiabilidad y marcos de evaluación de rendimiento.
• Desplegar soluciones de IA seguras utilizando Docker, Kubernetes, Linux, infraestructura de nube con GPU y entornos privados on-premise.
• Colaborar con equipos de ingeniería multidisciplinares para ofrecer soluciones de IA fiables y listas para producción.

Ubicación: España — Remoto