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Capgemini
4.2
Senior GenAI Software Engineer (Backend & API Integration)
Madrid
Somos un grupo responsable y diverso formado por 340.000 profesionales en más de 50 países. Sólida base de ingeniería de software (3–7+ años, según seniority):……
30d+
ingeniero/a de backend jobs in Madrid Madrid jobs Capgemini jobs in Madrid
Capgemini salaries
Employee reviews at Capgemini Capgemini interview experience Working at Capgemini
knowmad mood
4.0
Senior QA AI Engineer
Madrid
The AI Software QA Engineer is responsible for testing, validating, and ensuring the quality and reliability of applications, APIs, and AI-enabled systems……
30d+
ingeniero/a de aprendizaje automático jobs in Madrid Madrid jobs knowmad mood jobs in Madrid
knowmad mood salaries
Employee reviews at knowmad mood knowmad mood interview experience Working at knowmad mood
Rockin Media
2.6
AI Automation / Integration Engineer
Madrid
Easy Apply
Tendrás la oportunidad de trabajar en la frontera de los agentes —Notion como capa de contexto + Notion Workers (TypeScript) + agentes Claude + integraciones……
9d
ingeniero/a de automatización jobs in Madrid Madrid jobs Rockin Media jobs in Madrid
Rockin Media salaries
Employee reviews at Rockin Media Rockin Media interview experience Working at Rockin Media
CMV Consultores
3.0
Backend Developer NodeJS, hibrido
Madrid
€35K (Employer provided)
Desde CMV Consultores buscamos un/a Backend Senior Engineers (Node.js) para trabajar con uno de nuestros clientes más importantes del sector Seguros.…
30d+
ingeniero/a de backend jobs in Madrid Madrid jobs CMV Consultores jobs in Madrid
CMV Consultores salaries ingeniero/a de backend salaries in Madrid
Employee reviews at CMV Consultores CMV Consultores interview experience Working at CMV Consultores
Kairós
3.7
Fullstack Developer (Java y Angular)
Spain
Te conocemos por tu nombre, nos importa tu equilibrio personal y queremos que crezcas con nosotros. Mentalidad abierta y cómoda trabajando en entornos……
30d+
desarrollador/a java jobs in Spain Kairós jobs in Spain
Kairós salaries
Employee reviews at Kairós Kairós interview experience Working at Kairós

Capgemini

4.2

Senior GenAI Software Engineer (Backend & API Integration)

Madrid

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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?

¿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.

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).

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.

MAKE IT REAL. ¡Únete al equipo! www.capgemini.com/es-es

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Working here doesn’t have to be a secret

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CEO: Aiman Ezzat
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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).
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Aplicar LLMOps/MLOps: versionado de prompts y artefactos, evaluación de calidad (exactitud, groundedness, toxicity), monitorización (latencia, coste, drift), y guardrails (políticas, contenidos, PII).
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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.
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Observabilidad y fiabilidad: SLO/SLA, alerting, caídas controladas, chaos testing.
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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.

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