Experiencia : 1 – 3 años
Fecha de inicio : Incorporación inmediata
En Quantia Ingeniería y Consultoría, nos especializamos en transformar procesos complejos a través de tecnologías de vanguardia como los agentes de IA, Machine Learning, la digitalización, la analítica avanzada y los gemelos digitales. Nuestros socios son destacadas instituciones financieras a nivel mundial, así como empresas líderes en los sectores energético, telco e industrial.
Actualmente estamos ampliando nuestro equipo y buscamos un Agentic AI Engineer altamente motivado / a para ayudar a diseñar, desarrollar y desplegar en producción agentes de inteligencia artificial.
Imprescindible formación en :
Grado o Máster en Ing. Informática, Telecomunicaciones o un campo cuantitativo relacionado.
Se valorará positivamente la formación adicional en Machine Learning, Big Data o Data Science.
Imprescindible experiencia demostrable entrenando y desplegando modelos de Machine Learning y / o Agentic AI.
entrenamiento, evaluación, despliegue y monitorización de modelos de Machine Learning y optimización.
Experiencia demostrable en el dominio de la Agentic AI, utilizando librerías como Langchain y LangGraph. En términos de protocolos de Agentic AI, la experiencia en el uso de MCP y A2A es un plus.
CI / CD para ML
Experiencia en la implementación de pipelines CI / CD para modelos de aprendizaje automático.
Sólido conocimiento de Python con experiencia práctica en librerías de ML / GenAI. Algunas de ML son Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch y XGBoost. Se considerará una habilidad excepcional en otros lenguajes de programación.
Diseñar y desplegar agentes LLM orientados a negocio (copilotos, asistentes internos, automatización de back‑office), definiendo objetivos, herramientas, permisos, flujos multi‑agente y criterios de éxito medibles, desde prototipo hasta producción, con documentación y handover para equipos del cliente final.
Implementar RAG y pipelines de datos : ingesta, limpieza, chunking, embeddings, búsqueda híbrida, conexión con CRM / ERP / APIs; gestión de conocimiento y gobierno del dato con compliance.
Construir evaluaciones y LLMOps : tests automáticos, datasets, métricas de calidad / seguridad, observabilidad, monitoreo, guardrails, control de costes / latencia, y despliegues CI / CD en cloud o on‑prem.
Procesos discovery con clientes de alto nivel : workshops, mapeo de procesos, definición de casos de uso, ROI, riesgos y roadmap; coordinación con squads (data, software, ciber) y gestión ágil para entregar incrementos.
Soporte técnico en preventa : estimaciones y TCO; y desarrollar POCs / MVPs con Python / TypeScript, frameworks de agentes y vector DBs.
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