GRADION
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201 – 500 Empleados
ConsultoríaLogísticaViajes
GRADION es una consultora digital y de tecnologías avanzadas que colabora con empresas en la estrategia y ejecución tecnológica. Su trabajo abarca la estrategia y la implementación de IA, el desarrollo de IA y aprendizaje automático, la asesoría tecnológica, la ingeniería de nube y DevOps, la ciberseguridad y las auditorías técnicas. Como parte de NFQ Group, GRADION crea y opera plataformas y proporciona equipos de ingeniería a clientes de comercio electrónico, tecnología financiera, viajes, manufactura y startups. Sus equipos globales trabajan en Asia, Europa y MENA, con cobertura continua y procesos ISO 27001. La empresa también ofrece formación en liderazgo y preparación para la IA.

Ingeniero/a sénior de software, adopción de IA

Ingeniero/a de nivel principal que impulsa la adopción de IA en las plataformas digitales y soluciones de tecnología profunda de Gradion. Combina el desarrollo práctico de LLM con arquitectura, fiabilidad y liderazgo técnico, sin personal a cargo.

Descripción

  • Define la arquitectura y las directrices de diseño para los sistemas más complejos.
  • Construye, prototipa y depura soluciones junto con los equipos de ingeniería.
  • Revisa implementaciones de alto riesgo y refuerza los estándares de ingeniería.
  • Colabora con los responsables técnicos para mejorar la escalabilidad, el rendimiento y la fiabilidad, y abordar la deuda técnica.
  • Evalúa y prueba nuevas tecnologías y documenta las decisiones.
  • Convierte problemas poco definidos de clientes y partes interesadas en directrices técnicas claras.
  • Desarrolla y trabaja directamente con LLM, API de IA, agentes, RAG y métodos de evaluación.
  • Identifica casos de uso valiosos de IA, los implementa y comparte aprendizajes para que puedan reutilizarse.
  • Orienta la arquitectura, el diseño de sistemas, la escalabilidad, el rendimiento, la fiabilidad, la deuda técnica y las decisiones tecnológicas en distintos equipos y proyectos.
  • Mentoriza a ingenieros e influye en las decisiones técnicas sin tener personal a cargo.

Requisitos

  • Al menos 8 años de experiencia desarrollando y operando software en producción.
  • Sólidas habilidades de diseño de sistemas y arquitectura en escalabilidad, rendimiento, sistemas distribuidos y fiabilidad.
  • Dominio profundo de al menos un lenguaje de programación y familiaridad práctica con varios más.
  • Capacidad para comprender rápidamente una base de código desconocida.
  • Experiencia con tecnologías como Python, Go, Node.js, Java, AWS o GCP, y Docker o Kubernetes; son ejemplos, no requisitos estrictos.
  • Experiencia práctica desarrollando sistemas basados en LLM.
  • Experiencia con API de IA y diseño de prompts y contexto, además de al menos una de estas áreas: agentes, RAG o evaluación.
  • Uso habitual de agentes de programación con IA, como Claude Code o Codex, en trabajo real.
  • Experiencia demostrable definiendo la dirección técnica de varios equipos o de un programa amplio y de larga duración.
  • Capacidad para mentorizar a ingenieros sénior e influir sin autoridad formal.
  • Criterio sólido para decidir cuándo no desarrollar, cuándo reducir la deuda técnica y cuándo rechazar trabajo.
  • Comodidad al trabajar directamente con clientes y partes interesadas no técnicas.
  • Compromiso con mantenerse al día sobre los avances del sector.
  • Se valorará la experiencia operando sistemas de IA a escala en producción, incluidos entornos de evaluación, medidas de protección y optimización de costes y latencia.
  • Se valorará una amplia experiencia en plataformas de datos, ciberseguridad, robótica o sistemas empresariales.
  • Se valorará la experiencia desarrollando herramientas o plataformas internas.
  • Se valorarán las contribuciones al código abierto, las presentaciones en conferencias o la redacción técnica.

Beneficios

  • Bonificación por rendimiento de hasta dos mensualidades.
  • Evaluaciones de rendimiento dos veces al año.
  • Cobertura sanitaria prémium.
  • 15 días de vacaciones anuales.
  • Salario completo durante el período de prueba.
  • Modalidad de trabajo híbrida.
  • Participación en comunidades tecnológicas.
  • Oportunidades de trabajar en proyectos globales.
  • Oportunidades de aprendizaje continuo.
  • Salario atractivo.
  • Beneficios acordes con el impacto de tu trabajo.

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