GenAI Engineer (Python) – España (Latam Talent)
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Job Location:
Buenos Aires - Argentina
Monthly Salary:
Not Disclosed
Posted on:
30+ days ago
Vacancies:
1 Vacancy
Job Summary
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!
Key Skills
- APIs
- Docker
- Jenkins
- REST
- Python
- AWS
- NoSQL
- MySQL
- JavaScript
- Postgresql
- Django
- GIT
