Analista Funcional / Ingeniero Python Backend – Plataformas GenAI & SDLC
4 days ago
Valencia
En SG Tech acompañamos a organizaciones líderes en la construcción y evolución de plataformas tecnológicas avanzadas, combinando ingeniería de software, cloud e inteligencia artificial. Nuestro modelo de trabajo se basa en la excelencia técnica, la estandarización y la colaboración estrecha con los equipos de nuestros clientes, participando en iniciativas estratégicas de alto impacto dentro de entornos complejos y en constante evolución. Buscamos incorporar un Analista Funcional / Ingeniero Python Backend con experiencia sólida en desarrollo backend y arquitecturas técnicas basadas en modelos de lenguaje (LLMs) e IA generativa, para integrarse en un entorno de plataforma y herramientas de desarrollo dentro del ciclo de vida SDLC. El rol tiene un marcado enfoque técnico y arquitectónico, orientado al diseño, construcción, validación e industrialización de componentes reutilizables que soporten soluciones GenAI a escala corporativa. La persona seleccionada participará activamente en el desarrollo de microservicios en Python, el diseño de arquitecturas de integración con LLMs, la automatización y observabilidad de la plataforma, así como en la ejecución de pruebas técnicas, PoCs y tareas de soporte especializado a otros equipos. Actuará como referente en el uso avanzado de Python y FastAPI aplicado a entornos productivos y a soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, colaborando estrechamente con equipos de arquitectura, seguridad y plataforma. Se trata de una posición idónea para perfiles con mentalidad de ingeniería, orientación a calidad y capacidad para moverse con solvencia entre desarrollo, arquitectura y operación, aportando criterio técnico en la toma de decisiones y en la evolución de la plataforma. Requisitos técnicos ✅ Imprescindibles Desarrollo Backend y Microservicios • Python avanzado (mínimo 5 años) aplicado a desarrollo backend, librerías internas, automatización y herramientas técnicas., • Desarrollo de APIs y microservicios con FastAPI: validación de datos, gestión de dependencias, documentación automática y despliegue en producción., • Construcción de módulos, librerías reutilizables y scaffolds internos para la estandarización del desarrollo., • Diseño de arquitecturas que integran microservicios con modelos de lenguaje (LLMs)., • Definición de patrones de orquestación, desacoplamiento, enriquecimiento de contexto, latencia y escalabilidad., • Gestión de prompts, flujos de inferencia, paralelización y optimización del consumo de modelos en entornos corporativos., • Diseño de arquitecturas técnicas para la integración de OpenAI, Azure OpenAI, GCP Vertex AI y AWS Bedrock., • Definición de patrones de invocación, seguridad, autenticación, observabilidad y gobierno del consumo de modelos., • Desarrollo de scripts y servicios en Python para:, • Telemetría y recopilación de métricas., • Monitorización de uso, costes y rendimiento., • Automatización de tareas operativas asociadas a plataformas GenAI., • Contenerización con Docker y despliegue en entornos cloud., • Uso de Git y flujos CI/CD., • Experiencia con Jenkins, pipelines y automatización de despliegues., • Conocimiento del ecosistema Python: Pip, Poetry, Pydantic, entre otros., • Inglés técnico nivel B2. 💡 Valorables • Experiencia con librerías y frameworks para LLMs (OpenAI SDK, LangChain u otros)., • Participación en plataformas internas de desarrollo o herramientas SDLC., • Certificaciones técnicas en cloud o desarrollo software. Desarrollo de PoCs y Validación Técnica • Diseño y desarrollo completo de PoCs orientadas a validar productos de integración y gateways (Kong, Solo.io, Apigee, NGINX, entre otros)., • Experimentación con capacidades avanzadas: enrutado multi-proveedor, extensiones MCP, flujos A2A, RAG básico y benchmarking de modelos., • Ejecución hands-on del delivery técnico: configuración, despliegue e integración de la tecnología seleccionada en entornos corporativos., • Configuración avanzada de gateways, políticas, plugins, extensiones, seguridad, trazabilidad y observabilidad., • Integración con el ecosistema interno: IAM, redes privadas, observabilidad, CI/CD, IaC, auditoría y cumplimiento normativo., • Desarrollo en Python de conectores, automatizaciones, pruebas de integración, SDKs internos y utilidades de experimentación con LLMs., • Automatización de infraestructura y despliegues mediante Terraform y/o CloudFormation., • Implementación de pipelines CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps y Cloud Build.
