Ingeniero/a de Software – IA Generativa y Sistemas Agénticos (REMOTO 100%)

Sobre el puesto

Ingeniero/a de Software – IA Generativa y Sistemas Agénticos (REMOTO 100%) en Murcia. Contrato indefinido · jornada completa. ¿Qué buscamos? En Invox Medical construimos productos de voz e IA para el sector salud con una misión clara: devolver el tiempo a los profesionales sanitarios para que puedan dedicarlo a sus pacientes. Nuestra suite — Invox Genesis, Invox Dictation e Invox Aura — trabaja con información clínica real y exige el máximo nivel de calidad, seguridad y trazabilidad. Estamos ampliando esta plataforma con sistemas agénticos capaces de entender contexto, utilizar herramientas y ejecutar workflows clínicos de principio a fin. Sobre la posición: diseñar y construir agentes en producción Buscamos un/a  Ingeniero/a de Software especializado/a en IA Generativa para convertir casos de uso clínicos en agentes fiables, medibles y mantenibles. No buscamos prototipos que solo respondan a un prompt. Buscamos a alguien capaz de diseñar el  runtime completo de un agente : estado, memoria, herramientas, planificación, ejecución, recuperación ante fallos, intervención humana y evaluación continua. Trabajarás desde la arquitectura del grafo hasta el despliegue y la operación en producción, aplicando ingeniería de software rigurosa a sistemas no deterministas. Tus retos principales - Diseño del runtime agéntico: Diseñarás y construirás grafos con LangGraph —nodos, routing, loops, paralelismo, streaming, interrupts y subgrafos— para resolver workflows clínicos reales, no únicamente cadenas lineales. - Estado, memoria y control: Modelarás estado tipado y persistente, memoria de sesión y memoria de largo plazo, checkpointers, reanudación de ejecuciones, idempotencia, timeouts, retries y límites de coste. - Tool use y autonomía segura: Diseñarás contratos de herramientas, structured outputs y tool calling; integrarás APIs y fuentes clínicas con permisos, validación, sandboxing y human-in-the-loop cuando el riesgo lo requiera. - RAG y conocimiento clínico: Construirás retrieval híbrido, reranking, filtros por tenant, Graph-RAG y estrategias de grounding sobre conocimiento médico, incluyendo bases vectoriales y grafos cuando aporten valor. - Modelos y routing: Seleccionarás y combinarás modelos según calidad, latencia, coste, privacidad y disponibilidad; trabajarás con proveedores como AWS Bedrock y otras APIs de modelos sin acoplar la arquitectura a uno solo. - Observabilidad y evaluación: Instrumentarás cada ejecución para conocer decisiones, herramientas, tokens, coste, latencia y errores. Crearás datasets y evals de regresión para medir fidelidad médica, groundedness, seguridad y calidad de tool use antes de promover cambios. - Producción e integración: Implementarás el core en Python y las integraciones de plataforma en TypeScript , desplegando servicios robustos en AWS y, cuando el proyecto lo exija, en entornos contenerizados u on-premise. ✅ Lo que necesitas para triunfar - Experiencia construyendo agentes: Has llevado a producción agentes o workflows multi-step con ciclos, routing, uso de herramientas, estado persistente y manejo explícito de fallos. - LangGraph como herramienta de arquitectura: Sabes modelar StateGraphs, nodos, edges, subgrafos, checkpointers, interrupciones y reanudación; entiendes cuándo usar LangGraph, código propio u otra abstracción y puedes justificar la decisión. - Python sólido y TypeScript práctico: Dominas Python asíncrono, tipado, testing y diseño de servicios; puedes desarrollar integraciones y APIs mantenibles en TypeScript. - Ingeniería de producción: Experiencia con APIs, colas o eventos, concurrencia, idempotencia, seguridad, CI/CD, Docker y despliegues en AWS. Sabes operar sistemas con requisitos de latencia y disponibilidad. - Evaluación y observabilidad de LLMs: Has trabajado con trazas y métricas de LLM/agent (por ejemplo, OpenTelemetry, Arize Phoenix, Langfuse, LangSmith o Datadog) y con evals basadas en datasets (por ejemplo, Ragas o DeepEval). - Tool calling y salidas estructuradas: Diseñas esquemas, validas respuestas del modelo y controlas permisos, errores, reintentos y efectos secundarios de las herramientas. - RAG aplicado: Entiendes chunking, embeddings, búsqueda híbrida, reranking, filtros de seguridad y evaluación de retrieval; puedes trabajar con bases vectoriales y conocimiento estructurado. - Rigor para el entorno sanitario: Te importan la trazabilidad, la privacidad, la reproducibilidad y la seguridad de las decisiones asistidas por IA. Te diferenciarás si tienes - Experiencia con memoria de largo plazo , checkpointers y sistemas human-in-the-loop para agentes; conocimiento de patrones o herramientas como mem0 o equivalentes. - Experiencia con Graph-RAG , knowledge graphs, Neo4j/Cypher o modelado de terminologías clínicas. - Conocimiento de protocolos y ecosistemas de interoperabilidad de herramientas para agentes, como MCP , y de arquitecturas multi-agente cuando aporten valor real. - Experiencia optimizando coste y latencia mediante model routing, caching, batching, compresión de contexto, modelos pequeños o modelos open source. - Experiencia con Terraform/AWS CDK , Kub

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