Ingeniero de Plataforma Agéntica

• Más de 3 años de experiencia construyendo y manteniendo sistemas backend en producción.

• Sólida experiencia en Python, incluyendo APIs, programación asíncrona, testing y arquitectura limpia.

• Experiencia práctica desarrollando aplicaciones de LLM o agentes de IA, incluyendo tool calling, salidas estructuradas y evaluaciones.

• Comprensión sólida de arquitecturas orientadas a eventos, microservicios, Kubernetes e infraestructura en la nube.

• Experiencia con LLMOps, observabilidad, CI/CD y resolución de problemas en producción.

• Conocimiento de prácticas de seguridad en IA, incluyendo autenticación, controles de acceso y protección contra prompt-injection.

• Capacidad para hacerse responsable de las funcionalidades de extremo a extremo, trabajar de forma autónoma y colaborar eficazmente con equipos multidisciplinares.

• Un momento clave de crecimiento con responsabilidad real e impacto global.

• Modelo de trabajo flexible con opciones 100% remoto o híbrido.
  (Contratos remotos disponibles en España, Italia, Reino Unido, Bélgica, Países Bajos, Francia y Alemania.)

• Aprendizaje continuo a través de una plataforma de aprendizaje y clases de idiomas opcionales.

• Una cultura de apoyo basada en la confianza que valora el bienestar.

• Actividades de equipo, offsites y oportunidades para conectar más allá del trabajo.

• Presupuesto para la configuración de la oficina en casa de hasta 1.000 €

• Viajes pagados a nuestra sede en Madrid

• MacBook Pro M3

Estamos buscando un Agentic Platform Engineer para unirse a nuestro equipo técnico y ayudar a construir el futuro de la publicidad neuro-contextual a escala global.

Como nuestro Agentic Platform Engineer, ayudarás a construir y escalar Liz Agent, la plataforma de agentes de IA de Seedtag, garantizando la fiabilidad, la seguridad y una integración fluida entre los equipos.

Sus principales responsabilidades incluirán

• Desarrollo de la plataforma de agentes: Construir y mantener el runtime principal de Liz Agent, incluyendo la ejecución de agentes, la gestión de contexto y el streaming de eventos.

• Herramientas e integraciones: Desarrollar servidores de herramientas MCP, APIs e integraciones que permitan el acceso seguro a datos y servicios internos.

• Capacidades de IA agéntica: Mejorar la funcionalidad de los agentes mediante memoria, enrutamiento multi-modelo, ejecución duradera y frameworks de LLM.

• Fiabilidad y observabilidad: Monitorizar el rendimiento de la plataforma, solucionar problemas de producción y mejorar las capacidades de trazado y evaluación.

• Ingeniería de plataformas: Contribuir a las APIs, plantillas de servicios, pipelines de CI/CD y despliegues nativos en la nube que permitan a los equipos construir agentes de forma independiente.

• Seguridad y calidad: Implementar mejores prácticas de seguridad, evaluaciones automatizadas y pruebas de regresión para garantizar un comportamiento fiable de los agentes.

• Responsabilidad de extremo a extremo: Asumir la responsabilidad de las funcionalidades desde el desarrollo hasta el despliegue y la monitorización, colaborando con los equipos de Data, ML, Platform y Product.

Outcome over Output
Medimos el éxito por el impacto y el valor, no por el volumen de funcionalidades o líneas de código.

Failure Is Allowed, Learning Is a Must
La experimentación es clave para la innovación. Probamos pronto, iteramos a menudo y aprendemos rápido.

We Are All Scouts
Asumimos la responsabilidad y dejamos las cosas mejor de como las encontramos.

We Are Data-Driven
Los datos informan nuestras decisiones y nos ayudan a mejorar continuamente nuestros sistemas y resultados.

Trabajarás con las tecnologías que impulsan Liz Agent, nuestra plataforma de agentes de IA, construida sobre más de 30 servicios que se ejecutan en GKE.

Nuestro stack incluye:

• Lenguajes: Python, Go.

• Cloud e Infraestructura: GCP, GKE, Kubernetes, Vertex AI, BigQuery.

• IA agéntica: MCP, PydanticAI, Claude Agent SDK, LangGraph, OpenAI Agent SDK.

• Datos y mensajería: Pub/Sub, Redis, Firestore.

• LLMOps y observabilidad: Langfuse, Prometheus, Logfire, LiteLLM.

• DevOps y CI/CD: ArgoCD, Kustomize, GitHub Actions.

• Tecnologías adicionales: TypeScript, Next.js, embeddings, búsqueda vectorial.