Google Cloud & Generative AI Engineer
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Hybrid role in Madrid at SoftwareOne: as a Google Cloud & Generative AI Solutions Engineer you design, develop and implement scalable client solutions on Google Cloud, Google Workspace and Gemini — including AI agents, Gems, Vertex AI and RAG architectures — from architecture and validation through production deployment.
¿Te gustaría convertir las capacidades de Google Cloud y la IA Generativa en soluciones que los clientes puedan utilizar a escala?
¿Puedes llevar una solución de IA desde la arquitectura y validación hasta su implementación en entornos empresariales?
¿Qué impacto te gustaría tener en la forma en que la IA transforma procesos de negocio reales?
Información práctica
Ubicación: Madrid, España | Modalidad de trabajo: Híbrida | Requisitos de visa: Se requiere ciudadanía de la UE o un permiso de trabajo válido en España | Requisitos de idioma: Español
Como nuestro nuevo Google Cloud & Generative AI Solutions Engineer, diseñarás y desarrollarás soluciones de cloud, IA y automatización para proyectos de clientes basados en Google Cloud, Google Workspace y las tecnologías Gemini. Participarás en arquitectura, desarrollo, integración y validación técnica, convirtiendo necesidades de negocio en soluciones escalables.
Trabajarás con personas responsables del negocio y equipos técnicos del cliente para conectar las capacidades de IA Generativa con aplicaciones y procesos empresariales. Tu trabajo permitirá llevar agentes de IA, Gems, arquitecturas RAG y automatizaciones desde el concepto hasta su aplicación real en entornos corporativos.
¿Qué harás?
- Diseñar e implementar soluciones escalables sobre Google Cloud y Google Workspace.
- Desarrollar soluciones de IA Generativa, incluyendo Gems y agentes de IA con tecnologías Gemini.
- Integrar capacidades de IA con aplicaciones y flujos de trabajo empresariales mediante APIs.
- Automatizar procesos de negocio utilizando tecnologías de Google e IA Generativa.
- Participar en la arquitectura de soluciones, validación técnica e implementación.
- Aplicar tecnologías como Vertex AI y arquitecturas RAG a casos de uso empresariales.
- Resolver retos técnicos y contribuir a la fiabilidad de las soluciones en producción.
- Traducir las necesidades del cliente en soluciones técnicas prácticas y escalables.