Descripción de la oferta
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 (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, u otros) y mecanismos de tool/function calling.
• Implementar CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, 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: GitHub Actions / GitLab CI / Azure DevOps / 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 (LangChain/LlamaIndex/Semantic Kernel).
• Testing (unit/integration/contract), monitorización (p. ej., OpenTelemetry), 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), Kubernetes avanzado (ingress, autoscaling, service mesh), event driven (Pub/Sub, Kafka).
• Observabilidad y fiabilidad: SLO/SLA, alerting, caídas controladas, chaos testing.
• Seguridad y cumplimiento en GenAI: redacción de guardrails, filtrado de PII, controles de contenido.
• Experiencia con Agentic AI (planificación, herramientas, memoria, equipos de agentes).
Descripción breve
Valoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones. Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte!
¿Qué te gustará de trabajar aquí?
- Proyectos variados y desafiantes: Trabajarás en retos multisectoriales, evitando la rutina y exponiéndote a tecnologías diversas.
- Flexibilidad y modelo híbrido: Cultura orientada al equilibrio vida trabajo.
- Aprendizaje continuo:
o Formación en tecnologías cloud, data governance, visualización…
o Participación real en proyectos con IA generativa, Business AI y tecnologías emergentes del dato.
- Diversidad de clientes e innovación constante: Proyectos de impacto real con organizaciones líderes.
- Entornos colaborativos e inclusivos: Equipos dinámicos, multiculturales y orientados al crecimiento.
- Crecimiento profesional y “challenge” técnico: Autonomía, mentoring, certificaciones y oportunidades de ampliar tu rol dentro del área de Data & AI.
¿Por qué Capgemini? Nuestros compromisos y prioridades
Capgemini es un socio global en transformación empresarial y tecnológica, que ayuda a las organizaciones a acelerar su doble transición hacia un mundo digital y sostenible, generando un impacto tangible tanto en las empresas como en la sociedad. Somos un grupo responsable y diverso formado por 340.000 profesionales en más de 50 países. Con una sólida trayectoria de más de 55 años, nuestros clientes confían en nosotros para aprovechar el valor de la tecnología y dar respuesta a todas sus necesidades de negocio. Ofrecemos servicios y soluciones end to end que abarcan desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, impulsados por nuestras capacidades líderes en IA, IA generativa, cloud y datos, junto con un profundo conocimiento sectorial y un sólido ecosistema de partners.
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