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Resumen tu experiencia implementando soluciones de IA Generativa en producción real sobre GCP (Vertex AI/Gemini Enterprise Agent Platform (tiempo, tipo de proyectos, objetivos funcionales, complejidad,etc). *

¿Con qué frameworks/herramientas has desarrollado agentes de IA con orquestación, llamadas a herramientas (tool use) y memoria en producción? (Marca todas las que apliquen). *

Google Agent Development Kit (ADK) / Vertex AI Agent Builder

LangChain / LangGraph

AutoGen / CrewAI / Semantic Kernel

Ninguna / Solo he usado APIs de modelos directos (prompts sencillos)

Marca tu nivel de experiencia construyendo APIs y microservicios en Python (FastAPI / Flask) desplegados sobre entornos serverless (ej. Cloud Run): *

He construido e integrado APIs backend en producción con control de autenticación, cuotas/tokens y contenedores (Docker).

Se programar en Python para análisis de datos/modelos (Jupyter Notebooks), pero no suelo empaquetar ni desplegar APIs backend.

No tengo experiencia en desarrollo backend con Python.

¿Cómo mides la calidad y el coste de un modelo de IA Generativa antes y después de desplegar una nueva versión a producción? (Marca las opciones que has aplicado personalmente) *

Defino un eval dataset (conjunto de pruebas) y uso métricas automáticas/frameworks (Ragas, DeepEval, Vertex AI Evaluation, etc.).

Monitorizo latencia, coste por token/solución y tasa de errores con alertas en tiempo real.

Reviso manualmente respuestas aleatorias del modelo en producción.

No he implementado métricas automáticas ni control de costes formal.

¿Cuáles son tus expectativas salariales? *

He leído y reconozco la Política de privacidad

Sí, JUNGLE 21, S.A. puede añadirme a la bolsa de talentos y ponerse en contacto conmigo cuando haya futuras oportunidades de empleo.

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AI Engineer | Jungle

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