Desde EIA21, empresa de ingeniería industrial con más de 40 años de experiencia en la prestación de servicios para el sector, buscamos un/a Agentic AI Engineer para incorporarse a nuestro equipo en Erandio, Bilbao, en modalidad híbrida, participando en el desarrollo de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial Generativa, sistemas multiagente y automatización inteligente.

Funciones

Arquitectura Agentic y Orquestación

• Diseñar e implementar arquitecturas multiagente utilizando LangGraph.
• Desarrollar sistemas de planificación, enrutamiento, razonamiento iterativo y toma de decisiones basados en patrones como ReAct y Plan-and-Execute.
• Construir soluciones basadas en Mixture of Agents (MoA), donde agentes especializados colaboren para analizar, validar y consolidar respuestas.
• Diseñar e integrar herramientas mediante Model Context Protocol (MCP), garantizando autenticación, trazabilidad y comunicaciones seguras.
• Implementar mecanismos de memoria a corto y largo plazo para agentes inteligentes, manteniendo el control sobre la persistencia de información.
• Diseñar procesos de aprobación humana (Human-in-the-Loop) para garantizar la calidad y gobernanza de los sistemas de IA.

Gestión del Conocimiento e Inteligencia Artificial Generativa

• Diseñar e implementar pipelines de extracción, procesamiento y vectorización de información procedente de PDFs y documentación no estructurada.
• Desarrollar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) basados en bases de datos vectoriales y búsqueda híbrida.
• Afinar, evaluar y desplegar modelos open-source mediante técnicas como LoRA y QLoRA.
• Desarrollar e implementar Small Language Models (SLMs) para entornos on-premise, edge computing y casos de uso orientados a optimización de costes.
• Implementar mecanismos de aprendizaje continuo a partir de resultados aceptados y rechazados por los usuarios.
• Diseñar la infraestructura necesaria para la ejecución de agentes: gestión de contexto, memoria, herramientas, observabilidad y evaluación.

Sistemas Basados en Reglas y Optimización

• Transformar criterios de negocio en reglas auditables y verificables.
• Diseñar soluciones híbridas que combinen modelos de Machine Learning con motores de reglas de negocio.
• Integrar herramientas de optimización, routing y razonamiento como recursos reutilizables dentro del ecosistema de agentes.

MLOps y AgentOps

• Participar en la implantación de procesos de MLOps y AgentOps.
• Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos y agentes.
• Implementar monitorización, control de costes, trazabilidad y detección de desviaciones de rendimiento.
• Gestionar evaluaciones mediante herramientas como LangSmith, Langfuse o similares.
• Participar en despliegues en entornos cloud, contenedores Docker, Linux y entornos privados con altos requisitos de seguridad.

Requisitos

• Grado o Máster en Ingeniería Informática, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería Computacional o disciplinas afines.
• Más de 3 años de experiencia en desarrollo software, incluyendo al menos 2 años trabajando con sistemas de IA, NLP o LLMs en entornos productivos.
• Dominio avanzado de Python.
• Experiencia demostrable con LangGraph y sistemas multiagente.
• Experiencia en diseño de sistemas con memoria, guardrails, aprobación humana y llamadas a herramientas (tool calling).
• Conocimiento y experiencia práctica con Model Context Protocol (MCP).
• Experiencia en arquitecturas RAG, embeddings, vectorización y bases de datos vectoriales como Qdrant, Weaviate, Milvus o pgvector.
• Conocimiento de arquitecturas MoE (Mixture of Experts), MoA (Mixture of Agents) y MoT (Mixture of Thought).
• Experiencia afinando modelos mediante LoRA y QLoRA utilizando PyTorch.
• Conocimiento sólido de Small Language Models (SLMs) y criterios para su utilización frente a LLMs de propósito general.
• Experiencia desarrollando entornos de ejecución para agentes inteligentes, incluyendo gestión de contexto, herramientas, aprobaciones y evaluación.
• Experiencia o conocimientos en modelos híbridos basados en reglas de negocio y Machine Learning.
• Conocimientos de Docker, CI/CD, experimentación, despliegue y monitorización de modelos.
• Nivel alto de inglés, tanto oral como escrito.
• Capacidad para comunicar decisiones técnicas y resultados de IA a perfiles no especializados.

Se Valorará

• Conocimientos de protocolos Agent-to-Agent (A2A) y Agent Communication Protocol (ACP).
• Experiencia en técnicas como RLHF, DPO, destilación, cuantización y entrenamiento distribuido.
• Experiencia con DeepSpeed, FSDP o tecnologías equivalentes.
• Conocimientos de Kubernetes y despliegues híbridos u on-premise.
• Experiencia con herramientas de optimización y resolución de restricciones como OR-Tools.
• Conocimiento de frameworks de agentes como CrewAI, AutoGen, LlamaIndex Agents o SDKs de OpenAI y Anthropic.
• Experiencia en Document AI, OCR avanzado y procesamiento documental.
• Conocimientos de Knowledge Graphs y soluciones Edge AI.

Condiciones

• Ubicación: Erandio, Bilbao.
• Modalidad: Híbrida.
• Jornada: Completa.
• Tipo de contrato: Indefinido.
• Participación en el desarrollo de productos y soluciones de Inteligencia Artificial de última generación.
• Entorno tecnológico innovador, con acceso a tecnologías punteras de IA Generativa, sistemas multiagente, MLOps y automatización avanzada.
• Posibilidad de crecimiento profesional en proyectos con un elevado componente de innovación tecnológica.