Serving a escala
vLLM, TGI, cuantización y orquestación de GPUs, con la latencia y el coste por token como métricas de primera clase.
INFRAESTRUCTURA LLM
Contratar ingenieros LLM
Del prototipo a producción: ingenieros que han servido modelos abiertos y alojados a escala — latencia, evals y coste bajo control.
POR QUÉ CONECTIA
La competencia en IA es uno de nuestros cinco pilares de vetting
Todos los ingenieros de Conectia se evalúan en uso eficaz de la IA. Los especialistas LLM van más allá: infraestructura de serving, evaluación y €/token.
RAG que responde con acierto
Diseño de retrieval con fidelidad medida: evals y guardrails, no intuiciones.
Operación de agentes
Pipelines de tool use con humano en el bucle y trazas de auditoría, preparados para las obligaciones del AI Act europeo.
3%de los candidatos supera el vetting de CTOs
72hhasta un match validado
7+años de experiencia media
PROCESO · 72 HORAS
De la primera llamada a un ingeniero trabajando
Ni marketplace de autoservicio ni ruleta de CVs: un CTO define el rol contigo y busca el encaje en un bench que ya ha superado el filtro más exigente.
Discovery con un CTO
Treinta minutos sobre tu stack, tus restricciones y tu definition of done — con un ingeniero, no con un comercial.
Match desde el bench
Solo cruzamos tu necesidad con seniors ya validados. Si no hay encaje, te lo decimos en lugar de estirar un perfil.
Match en 72 horas
La persona para tu contexto, con evaluaciones reales de código y arquitectura adjuntas — las entrevistas son opcionales, no obligatorias.
Pilot Sprint de 14 días
Evalúa resultados reales sobre tu repositorio antes de cualquier compromiso a largo plazo. Riesgo cero por diseño.
LLM infra at scaleRAGvLLM · TGIEvalsGPU orchestrationLangGraph
DESPLIEGUE · EL ARCO COMPLETO
El staffing termina en el match. El despliegue, en el handover.
Los marketplaces optimizan el momento en que aceptas un perfil; todo lo que viene después es cosa tuya. Cada ingeniero de Conectia sale con el arco completo alrededor — no como tier premium, sino como la única forma en que trabajamos.
Encontrar
Un vetting diseñado por CTOs en activo que pasa el 3% de los candidatos — y te presentamos a la persona para tu contexto, no una pila de CVs que entrevistar.
Match en 72hDesplegar
Onboarding preparado antes del primer día: accesos, contexto y la primera semana planificada. Un delivery manager lleva el engagement de punta a punta cuando el proyecto lo pide.
Plan de día unoSostener
Check-ins cada semana — diarios cuando la fase lo exige — contigo y con el ingeniero. ¿El encaje no es el correcto? Sustituto en 7 días, dentro de la garantía de 30, sin coste añadido.
Sustituto en 7 díasEntregar
El final es un entregable: documentación completa, cuentas en funcionamiento traspasadas y un safe delete del contenido corporativo — cada credencial contabilizada.
Safe deleteTARIFAS · UNA SOLA FACTURA
26–71% menos que una contratación local equivalente
Tarifas según ubicación con todo incluido: comparas una sola cifra con tu coste local, no un laberinto de comisiones.
- Una única tarifa cerrada — compliance, nóminas y EOR incluidos
- Cero comisiones de reclutamiento; garantía de reemplazo de 30 días
- Empieza con un Pilot Sprint de 14 días y evalúa el resultado, no el CV
FAQ
Lo que nos preguntan CTOs y fundadores
¿Qué hace un ingeniero LLM que no haga un ingeniero de ML?
Su centro de gravedad son los sistemas, no el entrenamiento: infraestructura de serving, retrieval, evals, guardrails y coste — hacer que los modelos sean útiles y rentables en producción.
¿Podéis trabajar con nuestros datos privados y requisitos de compliance?
Sí — despliegues self-hosted o en VPC, residencia de datos en la UE y trazas de auditoría son requisitos habituales para este bench.
¿Qué stacks usan vuestros ingenieros LLM?
Serving con vLLM/TGI, orquestación tipo LangGraph, bases de datos vectoriales, harnesses de evaluación y la capa cloud/GPU por debajo (AWS, GCP, K8s).
¿Construís sistemas de IA o también los operáis?
Ambas cosas: los ingenieros construyen; si quieres que alguien se encargue del día a día, combínalos con un AI Operator.
¿Cómo medís el éxito en el trabajo con LLMs?
Puntuaciones de evals, percentiles de latencia, coste por tarea y tasa de incidentes — acordados al inicio y reportados cada semana.
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