GenAI Engineer (Python) – España (Latam Talent)

GenAI Engineer (Python) – España (Latam Talent)

Ubicación:

España (contratación local) Modalidad:

Full-remote Idioma:

Español (C1) + Inglés (B2+) Requisito:

NIE España, o Pasaporte EU, residir o mudarse a España. Sobre el rol

Nos sumamos al

core engineering team

que está construyendo una

plataforma de AI Agents

de próxima generación para un

banco líder en España . Buscamos un/a

GenAI Engineer

con base sólida en

Python

y buenas prácticas de ingeniería para diseñar, implementar y escalar servicios y componentes de IA generativa en

AWS

con foco en

seguridad, testing y confiabilidad . Creamos productos que la gente ama: unimos negocios y consumidores con tecnología (incluida

IA ) y creatividad para impulsar una transformación digital con impacto positivo. Responsabilidades Diseñar y desarrollar

servicios backend en Python

(FastAPI/Flask) para orquestación de

AI Agents

y flujos LLM.

Implementar

tests unitarios e integración

(pytest) y asegurar

calidad/observabilidad

(logs, métricas, trazas).

Integrar y administrar

autenticación/autorización en AWS

( IAM, Cognito ) y manejo de

secretos

(AWS Secrets Manager).

Colaborar en

equipos ágiles

(Scrum/Kanban) con prácticas de

code review ,

CI/CD

y trunk-based development.

Documentar decisiones técnicas, patrones y

guardrails

(seguridad, privacidad, cumplimiento).

(Deseable) Construir

pipelines de GenAI : prompts, evaluaciones,

RAG , embeddings y

vector stores .

Requisitos (Must) Experiencia fuerte en Python

(3.x) y ecosistema profesional: FastAPI/Flask, Pydantic, typing.

Testing : dominio de

pytest , mocks/fixtures y

integration tests .

AWS AuthN/AuthZ

práctico:

IAM, Cognito

(roles/policies, OAuth2/OIDC, JWT).

Trabajo habitual en

Agile , Git y

CI/CD

(GitHub Actions/GitLab/Jenkins).

Fundamentos de

diseño de APIs

(REST; valorable GraphQL) y

contenedores

(Docker).

Plus (Nice-to-have) Experiencia previa en

sector financiero

(seguridad, compliance, auditoría).

Implementación de

LLMs

con

LangChain / LlamaIndex ,

OpenAI SDK

o

AWS Bedrock .

Librerías de IA/ML:

TensorFlow, PyTorch, scikit-learn .

Vector DBs

/ embeddings: pgvector, Pinecone, OpenSearch, FAISS.

RAG

y

evals

(Ragas, DeepEval), prompt engineering y

guardrails .

Infra/IaC:

Terraform/CloudFormation , monitoreo (CloudWatch, OpenTelemetry).

Modo de aplicación

Si cumples con los requisitos, postula directamente aquí.

Si no es para ti, por favor remítelo a un colega a quién los cumpla!

¡Gracias!