Experis/Manpower Group

Seleccionamos un/a desarrollador backend/AI para incorporación directa en plantilla de cliente final. Requisitos Al menos 5 años de experiencia en desarrollo backend con JAVA. Amplia experiencia en la creación de API, servicios, integraciones y sistemas de backend Experiencia práctica en la integración con API de modelos de lenguaje grande (LLM) o plataformas de IA Conocimiento de los flujos de trabajo de los modelos de lenguaje grande (LLM), ingeniería de prompts, optimización de prompts y validación de respuestas Experiencia en la gestión del uso de tokens, límites de API, reintentos, latencia, rendimiento y costes operativos Experiencia con implementaciones nativas en la nube, contenedores y observabilidad en producción Familiaridad con servicios de AWS como ECS, EKS, IAM, CloudWatch, colas o cargas de trabajo sin servidor Experiencia con plataformas de IA en la nube como Amazon Bedrock, Google Vertex AI, API de Gemini, Azure AI Services o Azure OpenAI Experiencia con herramientas y técnicas de codificación de IA como Claude Code, Codex, Cursor Se valorará la experiencia con Kotlin y Spring Boot Se valorará la experiencia con Python, Go, Rust o lenguajes de backend similares INGLÉS: ALTO. Será el idioma habitual en el día a día. Responsabilidades Trabajar de forma autónoma en requisitos, historias de usuario y entregables técnicos definidos Diseñar e implementar servicios de backend para funciones basadas en IA y modelos de lenguaje grande (LLM) Desarrollar API y servicios utilizando Kotlin, Spring Boot y otras tecnologías de backend adecuadas Realizar la integración con proveedores de modelos de lenguaje grande (LLM) y plataformas de IA como OpenAI, Claude, Gemini, Vertex AI, Bedrock o Azure OpenAI Diseñar flujos de trabajo de IA que gestionen la ejecución de las indicaciones, el contexto, las respuestas de los modelos, la validación y la lógica de respaldo Crear sistemas para supervisar y optimizar el uso de tokens, la latencia, el rendimiento, los costes de los modelos y la fiabilidad de los proveedores Ajustar y mejorar continuamente las indicaciones, las cadenas de indicaciones y la calidad de las respuestas Implementar el control de versiones de las indicaciones, la observabilidad de la IA, el registro, la evaluación y las pruebas de regresión