{"id":1808022,"url":"https://alion.io/job/capgemini-genai-software-engineer-backend-api-integration","title":"GenAI Software Engineer (Backend & API Integration)","company":{"id":145,"name":"Capgemini","domain":"capgemini.com","url":"https://alion.io/company/capgemini","size_band":"5000+","is_staffing_agency":false,"employer_type":"services","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Career site","truth_index":{"grade":"B","score":75,"open_postings":932,"ghost_share":0,"stale_share":0.996,"repost_share":0,"time_to_fill_p50_days":26,"computed_at":"2026-10-06T05:45:30Z"}},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":null,"employment_type":null,"work_mode":"hybrid","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Madrid, Spain"],"countries":["ES"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":42000,"max_usd":99000,"period":"year","method":"role_country_seniority_unknown","sample_n":25},"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"AWS","optional":false},{"name":"AWS Bedrock","optional":false},{"name":"Azure","optional":false},{"name":"Azure DevOps","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Embeddings","optional":false},{"name":"FAISS","optional":false},{"name":"FastAPI","optional":false},{"name":"Flask","optional":false},{"name":"Function Calling","optional":false},{"name":"GCP","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"GitHub Actions","optional":false},{"name":"GitLab CI","optional":false},{"name":"Google AI Studio","optional":false},{"name":"GraphQL","optional":false},{"name":"Jenkins","optional":false},{"name":"Kubernetes","optional":false},{"name":"LangChain","optional":false},{"name":"LlamaIndex","optional":false},{"name":"LLM Guardrails","optional":false},{"name":"LLMOps","optional":false},{"name":"MLFlow","optional":false},{"name":"OpenAI","optional":false},{"name":"OpenTelemetry","optional":false},{"name":"pgvector","optional":false},{"name":"Pinecone","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"Semantic Kernel","optional":false},{"name":"Service Mesh","optional":false},{"name":"SLI/SLO/SLA","optional":false},{"name":"Terraform","optional":false},{"name":"Vertex AI","optional":false},{"name":"Weights & Biases","optional":false},{"name":"PostgreSQL","optional":true}],"status":"live","first_seen_at":"2026-09-02T08:39:58Z","employer_posted_date":"2026-09-02","last_verified_at":"2026-10-06T21:03:20Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":34,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":34},"description":"Job Description\nElegir 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.\nTenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Te apetece sumarte?\nAcerca del rol\n¿Qué harás en el proyecto? ¿Cuál será tu rol?\nImpulsar 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\nDiseñar 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.\nConstruir 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.\nImplementar CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Azure DevOps, Jenkins), contenedores (Docker, Kubernetes) y observabilidad (logging, métricas, tracing).\nAsegurar calidad: TDD/BDD, pruebas unitarias/contract/integración; definir gateways de calidad (linting, SAST/DAST, escaneo de dependencias).\nAplicar LLMOps/MLOps: versionado de prompts y artefactos, evaluación de calidad (exactitud, groundedness, toxicity), monitorización (latencia, coste, drift), y guardrails (políticas, contenidos, PII).\nColaborar con arquitectura, datos, seguridad y negocio para aterrizar requisitos no funcionales (escalabilidad, resiliencia, coste) y gobierno/ética de IA (acceso a datos, cumplimiento).\nDocumentar decisiones (ADRs), elaborar playbooks reutilizables y apoyar revisiones de código y mentoring de perfiles más junior.\nContribuir a aceleradores internos y componentes reutilizables alineados con los marcos de capacidades de Data & AI.\nDescripción larga\nTu perfil\nPara sentirte a gusto en la posición se requieren conocimientos en/de:\nSólida 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).\nExperiencia en Python y frameworks backend (FastAPI, Flask, Express, etc.).\nGit avanzado (branching model, pull requests, code review) y CI/CD en alguno de: GitHub Actions / GitLab CI / Azure DevOps / Jenkins.\nCloud (al menos una: Azure, AWS o GCP) con despliegue de cargas en contenedor (Docker; deseable Kubernetes).\nIntegración con servicios de GenAI/LLMs (Azure OpenAI, OpenAI, Vertex AI, Bedrock): consumo de APIs, autenticación, gestión de costes y límites, prompting y evaluación básica.\nConocimientos prácticos de RAG (embeddings, vector stores como FAISS, pgvector, Pinecone) y orquestadores (LangChain/LlamaIndex/Semantic Kernel).\nTesting (unit/integration/contract), monitorización (p. ej., OpenTelemetry), y seguridad básica de APIs (OAuth2/OIDC, secretos, rate limiting).\nInglés profesional (trabajo con documentación y equipos internacionales).\nLLMOps/MLOps: MLflow, Weights & Biases, Prompt Flow/Azure AI Studio evals, experiment tracking y dashboards de evaluación.\nMentalidad de producto y obsesión por la calidad en producción.\nColaboración con equipos multidisciplinares (arquitectura, datos, seguridad, negocio).\nAprendizaje continuo en un entorno muy dinámico (nuevos modelos, frameworks, evaluaciones).\nComunicación clara y documentación de decisiones.\nAdemás sería estupendo si tienes experiencia en:\nInfra as Code (Terraform), Kubernetes avanzado (ingress, autoscaling, service mesh), event driven (Pub/Sub, Kafka).\nObservabilidad y fiabilidad: SLO/SLA, alerting, caídas controladas, chaos testing.\nSeguridad y cumplimiento en GenAI: redacción de guardrails, filtrado de PII, controles de contenido.\nExperiencia con Agentic AI (planificación, herramientas, memoria, equipos de agentes).\nDescripción larga\nValoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones. 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