¿Te apasiona construir sistemas inteligentes que aprenden, razonan y actúan de forma autónoma para resolver problemas reales de negocio? ¿Quieres estar en la frontera entre el Machine Learning clásico y la nueva ola de arquitecturas agénticas basadas en LLMs?

Únete a nuestro equipo para diseñar y desarrollar soluciones de IA de última generación, desde modelos predictivos y sistemas de recomendación hasta agentes autónomos capaces de orquestar tareas complejas. Intégrate en nuestros Squads multidisciplinares plenamente orientados a Producto.

Buscamos un/a Ingeniero/a de IA con experiencia contrastable tanto en Machine Learning tradicional como en el diseño de sistemas agénticos, capaz de llevar soluciones desde la experimentación hasta producción en entornos corporativos exigentes.

Funciones

• Diseñar, entrenar, evaluar y desplegar modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, series temporales, NLP clásico, sistemas de recomendación) alineados con los retos de negocio.
• Arquitectar y desarrollar sistemas agénticos end-to-end basados en LLMs, incluyendo el diseño de flujos multi-agente, uso de herramientas (tool use), memoria, planificación y orquestación.
• Definir e implementar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation), incluyendo estrategias de chunking, indexación vectorial, re-ranking y evaluación de calidad de respuestas.
• Construir y mantener frameworks de evaluación rigurosos tanto para modelos clásicos (métricas offline/online, A/B testing) como para sistemas agénticos (evaluación de trazas, fiabilidad, coste y latencia).
• Colaborar con equipos de negocio para traducir necesidades funcionales en soluciones de IA viables, priorizando impacto y escalabilidad.
• Formar parte de todo el ciclo de vida de los modelos: exploración, experimentación, productivización, monitorización y mejora continua.
• Definir, aplicar y evangelizar buenas prácticas de MLOps y LLMOps en el equipo.
• Garantizar la observabilidad, trazabilidad y gobernanza de los sistemas de IA en producción.
• Explorar de forma proactiva nuevas técnicas, modelos fundacionales y patrones agénticos que aporten valor a los proyectos y servicios.

Requisitos

Formación Grado en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o similar. Se valorará máster o doctorado en áreas afines a ML/IA.

Experiencia

• 3+ años de experiencia como ML Engineer, AI Engineer o Applied Scientist.
• Experiencia sólida en el ciclo completo de modelos de ML: desde feature engineering y entrenamiento hasta despliegue y monitorización en producción.
• Experiencia demostrable diseñando o desarrollando sistemas basados en LLMs (aplicaciones conversacionales, agentes, RAG, flujos multi-step).
• Experiencia en entornos productivos con requisitos de estabilidad, latencia y coste.
• Experiencia colaborando con equipos de Data Engineering, Producto y áreas de negocio.
• Acostumbrado/a a trabajar con incertidumbre y a iterar rápido sobre soluciones.

Conocimientos técnicos

Machine Learning clásico:

• Algoritmos supervisados y no supervisados (XGBoost, Random Forest, SVM, clustering, etc.)
• Feature engineering, selección de variables y validación cruzada.
• Series temporales, NLP clásico (TF-IDF, embeddings, clasificación de texto).
• Frameworks: Scikit-learn, XGBoost/LightGBM, PyTorch o TensorFlow.

IA Generativa & Agéntica:

• Conocimiento profundo de LLMs y sus capacidades (prompting avanzado, fine-tuning, function calling).
• Diseño de arquitecturas agénticas: agentes con herramientas (tool use), flujos multi-agente, planificación y memoria.
• Frameworks agénticos: LangChain, LangGraph, CrewAI, Autogen o similares.
• Patrones RAG: bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector), estrategias de recuperación y re-ranking.
• Gestión de contexto, gestión de errores y mecanismos de fallback en sistemas agénticos.

Lenguajes y herramientas:

• Python (imprescindible).
• SQL avanzado.
• APIs REST, diseño de integraciones y manejo de SDKs de proveedores de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.).

MLOps / LLMOps:

• Experiment tracking (MLflow, Weights & Biases o similares).
• CI/CD aplicado a modelos y pipelines de IA.
• Contenedores (Docker) y orquestación básica (Kubernetes valorable).
• Monitorización de modelos en producción (data drift, model drift, observabilidad de agentes).

Arquitectura y datos:

• Entendimiento de arquitecturas Data Lake / Data Warehouse.
• Spark / PySpark (valorable).
• Bases de datos relacionales y NoSQL.

Competencias

• Alta capacidad analítica y de resolución de problemas.
• Capacidad de abstracción y pensamiento sistémico.
• Orientación a producto y entendimiento del negocio.
• Trabajo colaborativo en equipos multidisciplinares.
• Rigor técnico y científico, con atención al detalle.
• Mentalidad de mejora continua, curiosidad y autoformación constante.
• Capacidad de comunicar conceptos técnicos complejos a audiencias no técnicas.
• Adaptabilidad a entornos complejos y cambiantes.

Deseable

• Máster o doctorado en Machine Learning, IA o campos afines.
• Certificaciones en plataformas cloud (AWS ML Specialty, GCP ML Engineer, Azure AI Engineer).
• Experiencia con fine-tuning de LLMs (LoRA, QLoRA, RLHF).
• Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, Kanban).
• Contribuciones a proyectos open source o publicaciones técnicas.
• Experiencia con plataformas de despliegue de modelos (SageMaker, Vertex AI, Azure ML).
• Conocimiento de frameworks de guardrails y seguridad en IA (NeMo Guardrails, Anthropic Constitutional AI, etc.).

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