Formarás parte de la Dirección de Inteligencia Artificial, con el objetivo principal de desplegar, operar y mantener en producción soluciones de Machine Learning y GenAI desarrolladas por equipos de Data Science. El rol está orientado a garantizar calidad técnica, escalabilidad, observabilidad, gobierno y cumplimiento durante todo el ciclo de vida del modelo, desde el prototipo hasta su retirada controlada.

Siga leyendo para descubrir lo que necesitará para tener éxito en este puesto, incluyendo habilidades, cualificaciones y experiencia.
Responsabilidades

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- Industrializar y desplegar modelos de Machine Learning, Deep Learning, RAGs y agentes en entornos productivos.
- Diseñar y operar servicios de inferencia (batch, online y streaming) con SLAs definidos.
- Implementar pipelines de entrenamiento e inferencia, versionado y promoción de modelos.
- Definir e implantar estrategias de monitorización, detección de drift y control de calidad en producción.
- Asegurar observabilidad end-to-end (logs, métricas, trazas) y establecer SLOs/alertas.
- Gestionar despliegues,



rollbacks y estrategias canary/blue-green.
- Integrar y operar proveedores de LLMs y servicios externos, controlando latencia, costes y límites.
- Garantizar Responsible AI, privacidad (PII) y cumplimiento normativo (EU AI Act).

Requisitos

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- Fundamentos de Machine Learning y evaluación

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- Conocimiento técnico sólido de modelos de Machine Learning y Deep Learning, con capacidad para formular correctamente distintos tipos de problemas y evaluar, interpretar y mejorar el rendimiento de los modelos en función del caso de uso.
- Capacidad para seleccionar métricas adecuadas, analizar resultados, definir criterios de validación y tomar decisiones técnicas orientadas a negocio y operación.
- Comprensión de los principios de explicabilidad e interpretabilidad de modelos y de sus limitaciones en entornos reales.
- LLMs, GenAI, RAGs y agentes

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- Conocimiento técnico de modelos de lenguaje, embeddings y ges

📌 AI Deployment Engineer (Madrid)
🏢 Vidacaixa
📍 Madrid