Senior Engineer

Ubicación:

Madrid, MD, ES

¡Dale un cambio a tu vida y sigue desarrollando tu carrera profesional en Mapfre Tech! Formarás parte de un entorno internacional donde podrás innovar participando en proyectos globales y enfocados en las últimas tendencias tecnológicas. Todo esto en un entorno flexible y ágil rodeado de excelentes profesionales de todo el mundo… ¿estás list@?

El propósito del puesto es asegurar que nuestra Plataforma Agéntica evolucione y opere de forma fiable, segura, observable y gobernada, industrializando el ciclo de vida de los agentes mediante AgentOps, automatización y criterios Production Ready.

¿Dónde estamos?

Las Tablas, Madrid.

¿Cuál será tu misión?

Buscamos un/a Senior Engineer, muy hands-on, que lidere técnicamente la evolución y la operación de la Plataforma Agéntica. Su objetivo será llevar los agentes de IA desde la experimentación hasta una operación industrial, segura y gobernada, aplicando prácticas de AgentOps de forma equivalente a cómo DevOps industrializa el software.

Trabajarás sobre un ecosistema multicloud y multi-framework que puede incluir agentes Microsoft 365, Copilot Studio, Azure AI Foundry, AWS Bedrock y AgentCore, GCP Vertex AI, LangGraph, ADK, Semantic Kernel, MCPs, contenedores y servicios corporativos compartidos. Colaborarás con Plataforma de Ingeniería, Arquitectura, Seguridad, Centro de IA, Operaciones, Observabilidad, FinOps y equipos de producto.

Tu misión será garantizar que la Plataforma Agéntica sea una capacidad corporativa fiable y escalable, con un modelo operativo claro, catálogo e inventario únicos, controles de seguridad, observabilidad end-to-end, evaluación continua, gestión de costes y mecanismos seguros de aislamiento, rollback y retirada.

¿Cuáles serán tus funciones?

• Asumir la referencia técnica y el ownership operativo de la Plataforma Agéntica, definiendo prioridades, estándares, roadmap y modelo de evolución.
• Diseñar y mantener el ciclo AgentOps end-to-end: alta, validación, despliegue, evaluación, publicación, monitorización, cambio, suspensión, reactivación, rollback y descomisionado.
• Definir y automatizar el Gate Production Ready para que ningún agente llegue a producción sin owner, criticidad, identidad técnica, permisos, telemetría, SLOs, runbooks, continuidad y aprobación.
• Operar y evolucionar runtimes, LLM Gateway, servidores MCP, catálogos, marketplace, identidad, secretos, conectividad, contenedores, telemetría y mecanismos de evaluación.
• Construir observabilidad unificada con métricas, logs y trazas de latencia, errores, sesiones, llamadas a herramientas, reintentos, drift, calidad, consumo de tokens, cuotas y coste.
• Definir alertas, dashboards y runbooks para el Centro de Operaciones, incluyendo procedimientos de kill switch o safe-stop con preservación de evidencias.
• Industrializar despliegues mediante GitHub, CI/CD, infraestructura como código, pruebas automatizadas, policy as code y automatismos de remediación.
• Integrar inventario y gobierno con OneInventory, Entra ID, Purview, Defender, Microsoft Graph y servicios equivalentes.
• Coordinar troubleshooting avanzado y análisis de causa raíz, convirtiendo incidentes en controles preventivos y automatizaciones reutilizables.
• Medir KPIs de disponibilidad, fiabilidad, adopción, seguridad, calidad, coste, Production Ready y eficiencia operativa.

Los resultados que esperamos

• Plataforma preparada para alojar y operar agentes empresariales críticos de forma homogénea.
• Inventario fiable con owner funcional y técnico, criticidad, identidad, dependencias, datos, permisos y entorno.
• Telemetría suficiente para detectar degradaciones y reconstruir ejecuciones relevantes.
• Reducción del MTTR mediante runbooks, diagnóstico automatizado y remediación controlada.
• Control de consumo y costes por agente, modelo, proveedor, país, producto y caso de uso.
• Trazabilidad auditable del ciclo de vida, cambios, accesos y acciones sobre herramientas.

El modelo operativo que liderarás

1. Descubrir e inventariar: Agentes, owners, identidades, dependencias, datos, herramientas, criticidad y entorno.

2. Validar Production Ready: Arquitectura, seguridad, telemetría, SLOs, runbooks, continuidad, costes y aprobaciones.

3. Desplegar con control: CI/CD, IaC, pruebas, versionado, segregación de entornos y evidencias de cambio.

4. Observar y operar: Salud, rendimiento, calidad, seguridad, uso y coste; respuesta mediante runbooks.

5. Mejorar o retirar: Remediación, corrección de drift, optimización, rollback o descomisionado trazable.

¿Qué necesitamos que sepas?

Principales skills requeridas

• AgentOps / LLMOps - Experto: Ciclo de vida, operación, evaluación, observabilidad, seguridad y mejora continua.
• IA generativa y agentes - Alto: Agentes, subagentes, RAG, memoria, herramientas, function calling, MCP y orquestación.
• Cloud multicloud - Alto: Azure, AWS y GCP; runtimes, identidad, redes, secretos, contenedores y resiliencia.
• Observabilidad - Experto: OpenTelemetry, métricas, logs, trazas, dashboards, alertas y SLOs.
• DevOps e IaC - Alto: GitHub, CI/CD, Terraform, despliegues, policy as code y configuración.
• Seguridad de IA - Alto: Identidad, mínimo privilegio, DLP, guardarraíles, auditoría, secretos y respuesta.
• Python - Sólido: SDKs, automatización, integraciones, evaluación y tooling operativo.

Conocimientos técnicos

Arquitectura de agentes y runtimes

• LangGraph, ADK, Semantic Kernel, LangChain u otros patrones de orquestación.
• Microsoft Agent 365, Copilot Studio, Azure AI Foundry, AWS Bedrock/AgentCore y GCP Vertex AI.
• LLM Gateway, selección de modelos, cuotas, fallback y proveedores múltiples.
• MCP, APIs y herramientas: registro, autorización, versionado, timeouts, circuit breakers y trazabilidad.

AgentOps, evaluación y calidad

• Evaluación offline y online, conjuntos de prueba, regresión de prompts y criterios de aceptación.
• Métricas de groundedness, relevancia, completitud, seguridad, alucinación y éxito de tarea.
• Detección de drift en prompts, modelos, datos, herramientas y comportamiento.
• Versionado de prompts, configuraciones, modelos, arquetipos, herramientas y políticas.

Observabilidad y operación

• OpenTelemetry y correlación end-to-end de conversaciones, subagentes, LLMs, MCPs, APIs y dependencias.
• Dashboards con p50/p95/p99, error rate, throughput, uptime, tool success rate, reintentos y consumo.
• Runbooks, alertas accionables, on-call, post-mortem y automatización de remediaciones.
• Continuidad: retry, fallback, degradación controlada, restore, rollback y DR.

Seguridad, identidad y gobierno

• Workload identities, Entra ID/IAM, RBAC/ABAC, mínimo privilegio, segregación y acceso Just-in-Time.
• DLP, clasificación, cifrado, retención y control del conocimiento y memoria.
• Guardarraíles frente a prompt injection, tool abuse y exfiltración.
• Kill switch, safe-stop, cuarentena, evidencias y coordinación con Seguridad.

FinOps y capacidad

• Coste por agente, modelo, proveedor, producto y unidad organizativa.
• Cuotas, presupuestos, límites, alertas y capacity planning.
• Equilibrio entre calidad, latencia, disponibilidad y coste.

Experiencia

• Experiencia construyendo u operando plataformas de IA generativa o agentes en entornos enterprise y regulados.
• Experiencia real en producción: incidentes, rendimiento, seguridad, continuidad, escalado y mejora continua.
• Integración con identidad, secretos, red, observabilidad, ticketing, CMDB/inventario y gestión del cambio.
• Trabajo con Arquitectura, Seguridad, Centro de IA, Operaciones, Datos, Plataforma de Ingeniería y productos.
• Capacidad para tomar decisiones, gestionar riesgos y convertir necesidades repetidas en capacidades de plataforma.

Softskills que buscamos

• Liderazgo técnico y criterio para priorizar fiabilidad, seguridad y valor.
• Comunicación clara con perfiles técnicos, operativos, de seguridad y de negocio.
• Pensamiento de plataforma, estandarización, reutilización y orientación a producto.
• Autonomía, pragmatismo y ejecución en entornos con dependencias complejas.
• Mentoring, documentación y transferencia de conocimiento.

Adicionalmente, valoraremos:

• Certificaciones en Azure AI, AWS Generative AI, Google Cloud AI, Kubernetes, SRE o seguridad.
• Dynatrace, Application Insights, Event Hubs, ActiveGate, Purview, Defender y Microsoft Graph.
• Langfuse, Arize, MLflow, evaluación de agentes, tracing distribuido y regresión de prompts.
• Kubernetes, Azure Container Apps, AWS ECS/Fargate, OpenShift, redes, proxies, TLS y API gateways.
• IA responsable y marcos como NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 o regulación europea aplicable.

¿Por qué te gustará este reto?

• Impacto directo en una plataforma transversal para múltiples países, productos y equipos.
• Ownership real sobre arquitectura operativa, automatización, gobierno técnico, fiabilidad y roadmap.
• Retos de vanguardia en agentes multicloud, observabilidad, seguridad de IA, evaluación, FinOps y operación 24x7.
• Oportunidad de construi