AI Agent Engineer | Python | LLMs & RAG | Remote (España)

About this role

Descripción del puesto Desde The Whiteam Consulting estamos buscando un/a AI Agent Engineer con al menos 3 años de experiencia para incorporarse a un proyecto especializado en el diseño, desarrollo y evolución de soluciones basadas en agentes de Inteligencia Artificial y Large Language Models (LLMs) . Buscamos un perfil técnico con experiencia en arquitecturas de agentes, runtime y orquestación, RAG, LLM Engineering, evaluación de modelos y backend con Python .

La persona seleccionada participará en el desarrollo de sistemas de agentes robustos, observables y escalables, trabajando con tecnologías modernas de IA y cloud. Responsabilidades Diseñar y desarrollar arquitecturas de agentes de IA . Trabajar con conceptos como planning, tool calling, function calling, memory y context engineering . Diseñar soluciones basadas en semantic routing, workflows y agentes . Trabajar con MCP (Model Context Protocol) y, valorablemente, A2A.

Diseñar y desarrollar arquitecturas de multi-agent orchestration . Trabajar con frameworks como LangGraph y OpenAI Agents SDK . Diseñar y mantener el runtime de agentes , incluyendo execution loops, state management, orchestration, retries y checkpointing. Implementar streaming, human-in-the-loop, observabilidad, tracing y gestión de contexto . Diseñar sistemas de ejecución de herramientas y gestión de concurrencia. Diseñar e implementar estrategias de evaluación de agentes y LLMs .

Crear offline evals, online evals, benchmarks y datasets de evaluación. Implementar golden datasets, synthetic datasets y LLM-as-a-judge . Desarrollar pruebas de regresión y realizar seguimiento de experimentos y reproducibilidad. Diseñar y desarrollar soluciones RAG , incluyendo chunking, embeddings, reranking y vector databases. Optimizar la calidad de recuperación y el uso de context windows. Trabajar en LLM Engineering , incluyendo prompting, structured outputs, JSON Schema y function calling.

Optimizar aspectos relacionados con tokenización, costes, latencia y caching . Desarrollar soluciones backend utilizando Python . Trabajar con tecnologías como FastAPI, Docker, Kubernetes, Redis, Kafka y PostgreSQL . Implementar soluciones de observabilidad , incluyendo tracing, métricas, logs y agent traces. Monitorizar costes y latencia de sistemas basados en IA. Desarrollar estrategias de testing unitario, integración, evaluación y regresión.