p¡Únete a bDataDope /b como bAI / ML Engineer /b! /ppbr/ppEn bDatadope /b buscamos un/a bAI / ML Engineer /b apasionado/a por construir bsoluciones inteligentes /b que combinan bdatos /b, bmodelos /b y bagentes autónomos /b aplicados a bsistemas complejos de observabilidad y redes /b. /ppSi disfrutas diseñando bsistemas de IA /b que integran bMachine Learning /b, bLLMs /b y bdatos operativos en tiempo real /b, desarrollando bagentes inteligentes /b que analicen beventos, alertas y métricas /b, y llevándolos a bproducción de forma robusta y escalable /b, ¡te queremos en nuestro equipo! /ppbr/pp¿Qué harás en bDataDope /b? /ppbr/pulliTransformar bdesafíos comerciales /b en bsoluciones de AI / ML end-to-end /b, entendiendo a fondo los bobjetivos de negocio /b. /liliDiseñar, desarrollar y desplegar bmodelos de Machine Learning /b y bflujos de agentes IA /b para banálisis de anomalías /b, bpredicción /b, bclasificación /b y bcorrelación de eventos /b, bredes /b y bexperiencia de usuario /b. /liliImplementar bagentes autónomos /b y bsistemas de decisión /b basados en frameworks como bLangGraph, CrewAI, OpenAI y AutoGen /b. /liliDesarrollar bagentes basados en LLMs /b capaces de analizar beventos operativos, alertas, métricas y logs /b. /liliDiseñar bsistemas de razonamiento automático /b que ayuden a bexplicar incidentes /b o brecomendar acciones /b en bplataformas de observabilidad /b. /liliIntegrar bLLMs con datos internos (RAG) /b utilizando bbases vectoriales /b como bChroma /b o bPinecone /b. /liliColaborar con bData Engineers /b para diseñar bpipelines de entrenamiento e inferencia /b reproducibles y escalables (bSpark, Airflow, MLflow /b). /liliDesarrollar bcomponentes de backend, MCPs y APIs /b (bPython / FastAPI /b) para exponer bmodelos o agentes /b a productos. /liliCrear y mantener bentornos de experimentación reproducibles /b (bDocker, conda/pipenv, Jupyter /b). /liliDocumentar bexperimentos,



métricas, hiperparámetros y resultados de validación /b con btrazabilidad y calidad /b. /liliColaborar estrechamente con equipos de bData Science, Data Engineering y DevOps/MLOps /b para integrar bmodelos en pipelines de producción /b. /lili(bPlus avanzado /b) Diseñar barquitecturas híbridas /b que combinen bML tradicional, IA generativa y conocimiento estructurado (Graph / RAG) /b. /liliColaborar con el equipo y bguiar a perfiles junior /b, compartiendo bconocimiento y mejores prácticas /b.br/li /ulpLo que necesitamos de ti: /ppbr/pulliFormación en bInformática, Matemáticas, Ingeniería /b o bdisciplinas cuantitativas /b. /liliExperiencia en bdesarrollo e implementación de modelos de Machine Learning o IA /b. /liliExperiencia sólida en bPython /b, con manejo experto de bPandas y NumPy /b. /liliDominio de bscikit-learn, StatsModels /b y frameworks de bDeep Learning (TensorFlow, PyTorch) /b. /liliExperiencia real en bpronóstico de series temporales /b, más allá de bmodelos estadísticos básicos /b (plus). /lilibAutonomía y espíritu de equipo /b, porque en bDataDope /b nos gusta baprender juntos /b. /liliExperiencia en bentrenamiento, tuning y despliegue de modelos ML /b (bsupervisado y no supervisado /b). /liliExperiencia práctica en bframeworks de agentes y orquestación de LLMs /b (bLangGraph, CrewAI, AutoGen /b). /liliExperiencia con bbases de datos vectoriales /b y técnicas bRAG (Retrieval-Augmented Generation) /b. /liliExperiencia con bpipelines de datos y entrenamiento /b.



/liliCapacidad para banalizar resultados y métricas de modelos /b. /liliHabilidad para bdocumentar y comunicar resultados técnicos /b de manera bclara y estructurada /b.br/li /ulpSi además tienes... /ppbr/pulliConocimientos en bplataformas cloud /b (bAWS, GCP, Azure /b). /liliExperiencia con bbases de datos NoSQL /b (bMongoDB, ClickHouse /b) y tecnologías como bKafka /b. /liliExperiencia con bIA generativa /b y bLLMs open-source /b (bOpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama, Hugging Face /b). /liliConocimientos en bGraph Databases /b y bKnowledge Graphs /b. /liliFamiliaridad con btopologías de agentes multi-rol o multi-modal /b. /liliConocimientos en boptimización de modelos /b (bquantization, distillation, LoRA fine-tuning /b). /liliExperiencia en bmonitorización y evaluación continua de modelos en producción /b (bPrometheus, EvidentlyAI, Arize /b). /liliConocimiento en bMLOps /b: bMLflow, DVC, Docker, CI/CD, versionado de modelos y experiment tracking /b. /li /ulpbr/ppOfrecemos: /ppbr/pulliUn ambiente de trabajo participativo, inclusivo y orientado a la innovación. /liliProyectos emocionantes que desafiarán tus habilidades y te permitirán crecer profesionalmente. /liliOportunidades de liderazgo y crecimiento personal. /liliSalario competitivo acorde a tu experiencia y a las responsabilidades del puesto. /liliJornadas flexibles con un modelo remoto ( con la posibilidad de híbrido si resides en Madrid) /liliJornada reducida los viernes, julio y agosto. /lili25 días de vacaciones + tu cumpleaños. /liliRetribución flexible /li /ulpbr/pp¿Te interesa? /ppbr/ppSi sientes que este rol es para ti y quieres ser parte del equipo que está redefiniendo el /ppfuturo de la observabilidad, ¡nos encantaría saber de ti! Pueden mandarnos tu CV directamente a /ppbr/pp¡Únete a DataDope y lidera la revolución de la observabilidad! /ppbr/p

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