Ingeniero/A Inteligencia Artificial

En QuantIA Ingeniería y Consultoría transformamos procesos complejos a través de tecnologías de vanguardia como agentes de IA, Machine Learning, analítica avanzada y gemelos digitales.

Asegúrese de leer la descripción completa a continuación y, si confía en que cumple todos los requisitos, envíe su solicitud de inmediato.

Nuestros socios van desde destacadas instituciones financieras a nivel mundial hasta empresas líderes en los sectores energético, telecomunicaciones e industrial.

Nuestros Valores definen nuestra Cultura Excelencia Técnica: Nos apasiona el código limpio, la estructuración lógica y las arquitecturas escalables.

Propiedad (Ownership): Cada ingeniero es el responsable final de su impacto.

Pragmatismo: Buscamos soluciones robustas que funcionen en producción, optimizando costes y rendimiento, no solo modelos teóricos en local o prototipos en un notebook.

Evolución Constante: El aprendizaje y la adopción ágil de herramientas y protocolos de última generación (como LangGraph, MCP o arquitecturas multi-agente) son parte crítica de nuestro stack técnico.

Tu Rol y Desafíos Técnicos en el Equipo de Inteligencia Artificial Como AI Engineer Junior , te integrarás en un equipo de alto rendimiento diseñando soluciones disruptivas para clientes Tier 1.

participarás activamente en el ciclo de vida de los sistemas inteligentes, acompañado por mentores senior que acelerarán tu evolución hacia roles de máxima dirección técnica.

Implementación de Flujos: Apoyar en el desarrollo y despliegue de agentes de IA avanzados (copilotos y asistentes), traduciendo arquitecturas multi-agente y grafos de ejecución en código limpio y eficiente.

Sistemas RAG: Participar en la construcción de arquitecturas Retrieval-Augmented Generation , aplicando estrategias de chunking , generación de embeddings e integración con bases de datos vectoriales.

Conectividad y Herramientas: Desarrollar conectores, APIs (FastAPI) y tools (herramientas que los agentes pueden invocar) para integrar orígenes de datos y ecosistemas empresariales.

Ciclo de Vida y Calidad (SDLC & MLOps) Evaluación y Testing: Colaborar en la creación de datasets de prueba y frameworks de evaluación para medir la precisión, latencia y seguridad de los modelos y agentes.

Buenas Prácticas: Asegurar la calidad del software mediante el uso riguroso de Git, metodologías Ágiles y participación en code reviews .

Infraestructura: Familiarizarte y dar soporte en el despliegue de pipelines de CI/CD y contenedorización (Docker) en entornos Cloud.

Resumen del Stack Técnico de Inteligencia Artificial Especialización en Agentes: Python, LangChain, LangGraph.

Arquitectura e Integración: FastAPI, Vector DBs (Pinecone, Qdrant), SQL.

Ecosistema de Datos: Nociones de Scikit-learn, PyTorch o TensorFlow.

Infraestructura y Entorno: Git, Docker, Linux, Cloud (AWS/Azure/GCP).

Valorables: TypeScript (para prototipado), nociones de Model Context Protocol (MCP).

Requisitos: Lo que buscamos en ti Formación Académica: Grado Universitario en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o carreras STEM afines.

Experiencia: Mínimo 1 año de experiencia laboral (o proyectos académicos/personales de muy alto impacto demostrables en GitHub) desarrollando soluciones de software con Python.

Iniciativa en GenAI: Experiencia práctica utilizando LangChain o LangGraph para la creación de cadenas o agentes.

Bases de Datos: Buen dominio de SQL y nociones conceptuales de cómo funciona una base de datos vectorial.

Mentalidad de Ingeniería: Pasión por el código limpio, el control de versiones (Git) y ganas de aprender la cultura MLOps/DevOps.

¿Proyectos de Vanguardia: Pondrás en práctica tu s conocimientos sobre agentes de IA en sistemas autónomos de Agentic AI y arquitecturas multi-agente aplicados a la empresa, resolviendo problemas de alta complejidad para las organizaciones más grandes del mundo.

Entorno de Alto Rendimiento: Un equipo horizontal de ingenieros, científicos de datos y matemáticos donde el rigor técnico, la excelencia técnica y la innovación son la norma del día a día.

Modelo Híbrido (Madrid): Creemos en el valor de la colaboración presencial para la cocreación técnica y en la flexibilidad para el trabajo profundo. xqbhyrx

Trabajamos con un modelo de 3 días en nuestras oficinas de Madrid y 2 días de trabajo en remoto.

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