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Diseñar e implementar microservicios que orquestan agentes virtuales basados en LLM.
Desarrollar e integrar soluciones que combinen IA generativa con plataformas internas.
Construir interfaces y APIs para la interacción fluida entre usuarios y agentes.
Participar en pruebas de concepto con usuarios y validar funcionalmente las soluciones.
Garantizar el cumplimiento de estándares de IA Responsable y normativas europeas.
Documentar soluciones y colaborar en la formación técnica de usuarios y equipos.
Experiencia práctica con modelos LLM y arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Dominio de Python y Java. Buen manejo de JavaScript/TypeScript en desarrollo full stack.
Conocimientos en bases vectoriales, embeddings, Tool Use y protocolo MCP.
Experiencia en cloud con Azure OpenAI, Google AI, Power Platform y Copilot Studio.
Familiaridad con Docker, Kubernetes, CI/CD y control de versiones con Git.
Conocimiento de NLP y machine learning con frameworks como Hugging Face, scikit-learn o TensorFlow.
Uso de APIs RESTful, bases de datos SQL/NoSQL (PostgreSQL, Redis, Elastic).
Pensamiento analítico y capacidad para abordar retos técnicos complejos.
Habilidades de comunicación para trabajar con perfiles técnicos y no técnicos.
Proactividad, autonomía y espíritu de mejora continua.
Colaboración en entornos ágiles (Scrum, Kanban).
Interés genuino en las últimas tendencias en IA generativa y automatización inteligente.
Experiencia en frameworks de agentes como LangGraph.
Participación en proyectos con Agentic RAG y herramientas conectadas vía MCP.
Experiencia con Copilot Studio, PowerAutomate y entornos Microsoft Cloud.
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