Formarás parte de la Dirección de Inteligencia Artificial, con el objetivo principal de desplegar, operar y mantener en producción soluciones de Machine Learning y Gen AI 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. Responsabilidades 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 Fundamentos de Machine Learning y evaluación 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, Gen AI, RAGs y agentes Conocimiento técnico de modelos de lenguaje, embeddings y gestión de contexto, aplicado a soluciones de IA generativa en producción. Capacidad para diseñar, evaluar y operar sistemas RAG, así como para controlar calidad, relevancia y a

📌 Ai deployment engineer (Madrid)
🏢 Vidacaixa
📍 Madrid