Senior GenAI Software Engineer

# Senior GenAI Software Engineer Madrid Apply  for this job
* Permanente* Profesionales con experiencia
* Data & AI
* -es ES##

Job Description Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo. Aquí podrás reinventar lo que es posible. Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo.  

Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo.
¿ Te apetece sumarte?## Descripción breve*
* ¿ Qué harás en el proyecto?
¿ Cuál será tu rol?*
* • Impulsar el diseño y desarrollo de aplicaciones y servicios de IA que integren modelos de lenguaje (LLMs) y capacidades de IA Generativa en entornos cloud (Azure/AWS/GCP), con prácticas de ingeniería modernas (CI/CD, testing, observabilidad, seguridad) para llevar a producción soluciones robustas (RAG, agentes, automatización de procesos) alineadas con marcos de entrega confiable de GenAI  
• Diseñar y desarrollar servicios backend (REST/GraphQL) y microservicios que integren LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Amazon Bedrock) y herramientas/funciones para ejecutar acciones sobre APIs internas/externas.  
• Construir pipelines de RAG (ingesta, chunking, embeddings, almacenamiento vectorial, retrieval) y agentes con orquestadores (Lang Chain, Llama Index, Semantic Kernel, u otros) y mecanismos de tool/function calling.  
• Implementar CI/CD (Git Hub Actions, Git Lab CI, Azure Dev Ops, Jenkins), contenedores (Docker, Kubernetes) y observabilidad (logging, métricas, tracing).  
• Asegurar calidad: TDD/BDD, pruebas unitarias/contract/integración; definir gateways de calidad (linting, SAST/DAST, escaneo de dependencias).  
• Aplicar LLMOps/MLOps: versionado de prompts y artefactos, evaluación de calidad (exactitud, groundedness, toxicity), monitorización (latencia, coste, drift), y guardrails (políticas, contenidos, PII).  
• Colaborar con arquitectura, datos, seguridad y negocio para aterrizar requisitos no funcionales (escalabilidad, resiliencia, coste) y gobierno/ética de IA (acceso a datos, cumplimiento).  
• Documentar decisiones (ADRs), elaborar playbooks reutilizables y apoyar revisiones de código y mentoring de perfiles más junior.  
• Contribuir a aceleradores internos y componentes reutilizables alineados con los marcos de capacidades de Data & AI.## Descripción larga
** Para sentirte a gusto en la posición se requieren conocimientos en/de:*
* • Sólida base de ingeniería de software (3–7+ años, según seniority): diseño de APIs, patrones de integración, concurrencia/asíncrono, buenas prácticas de código (Clean Code, SOLID).  
• Experiencia en Python y frameworks backend (FastAPI, Flask, Express, etc.).  
• Git avanzado (branching model, pull requests, code review) y CI/CD en alguno de:
Git Hub Actions / Git Lab CI / Azure Dev Ops / Jenkins.  
• Cloud (al menos una: Azure, AWS o GCP) con despliegue de cargas en contenedor (Docker; deseable Kubernetes).  
• Integración con servicios de GenAI/LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Bedrock): consumo de APIs, autenticación, gestión de costes y límites, prompting y evaluación básica.  
• Conocimientos prácticos de RAG (embeddings, vector stores como FAISS, pgvector, Pinecone) y orquestadores (Lang Chain/Llama Index/Semantic Kernel).  
• Testing (unit/integration/contract), monitorización (p. ej., Open Telemetry), y seguridad básica de APIs (OAuth2/OIDC, secretos, rate limiting).  
• Inglés profesional (trabajo con documentación y equipos internacionales).  
• LLMOps/MLOps: MLflow, Weights & Biases, Prompt Flow/Azure AI Studio evals, experiment tracking y dashboards de evaluación.  
• Mentalidad de producto y obsesión por la calidad en producción.  
• Colaboración con equipos multidisciplinares (arquitectura, datos, seguridad, negocio).  
• Aprendizaje continuo en un entorno muy dinámico (nuevos modelos, frameworks, evaluaciones).  
• Comunicación clara y documentación de decisiones.

Además sería estupendo si tienes experiencia en:
• Infra as Code (Terraform),…