¿Te apetece unirte al equipo de Mutua Madrileña y formar parte de un proyecto único y en continuo crecimiento? Propósito del rol Incorporar un perfil técnico capaz de construir soluciones de IA end‑to‑end combinando: Modelos de Machine Learning / Deep Learning (predicción, clasificación, scoring, etc.) y su ciclo de vida en producción (entrenamiento, inferencia, monitorización y reentrenamiento).

Sistemas de IA agéntica (agentes que razonan y ejecutan acciones usando herramientas, memoria y control del flujo) con foco en seguridad, trazabilidad y evaluaciones . RAG como pieza transversal para “grounding” de respuestas y acceso a conocimiento corporativo usando bases vectoriales y, cuando aplique, grafos .

Responsabilidades del puesto (equilibradas 50/50) A) Bloque ML/DL (≈50%) Diseñar y entrenar modelos ML/DL, validarlos y preparar su puesta en producción (métricas, umbrales, versiones).

Implementar y operar el ciclo de vida: entrenamiento → inferencia → monitorización → reentrenamiento , incluyendo detección de drift para disparar reentrenos.

Contribuir a estandarización de productivización (calidad, trazabilidad, monitorización) dentro del marco corporativo de ingeniería. B) Bloque Agentes IA (≈50%) Diseñar y desarrollar agentes que razonan, planifican y actúan usando herramientas (APIs/BBDD) y memoria, entendiendo la arquitectura de agentes más allá del LLM.

Implementar controles: separación por capas, guardarraíles/validaciones , trazabilidad de tool‑calling y enfoque de seguridad (principios tipo Zero Trust, mínimo privilegio,



verificación explícita).

Construir pipelines RAG / Graph RAG : ingestión, curación, indexación y recuperación para respuestas fundamentadas. C) Bloque común (calidad/operación) Definir y ejecutar evaluaciones desde el inicio (datasets de referencia, regresión), con trazas completas de ejecución para depuración y mejora continua.

Alinear el desarrollo a un modelo de control/operación (supervisión, auditoría, métricas, ciclo de vida) para poder escalar a producción.

Requisitos: A) Base de ingeniería Python profesional + buenas prácticas de testing .

Git y trabajo con repositorios (clonado y trabajo local/participativo). B) ML/DL (mínimos imprescindibles) Conocer el ciclo de vida de ML en producción con separación de etapas (entrenamiento, inferencia, monitorización, reentrenamiento).

Nociones de monitorización y control de degradación (p.ej., drift y triggers para reentrenamiento).

Experiencia con scikit‑learn y Py Torch/Tensor Flow. C) Agentes IA Comprender qué es un agente y su arquitectura (memoria, herramientas, planificación, roles/multi‑agente).

Experiencia con al menos un framework pro‑code para agentes/orquestación y tool calling (p.ej., Lang Graph)



y/o experiencia demostrable creando guardarraíles y control de flujos del agente.

Capacidad de instrumentar seguridad/controles (guardarraíles, validaciones, trazabilidad) en agentes. D) RAG + Vector DB (mínimos imprescindibles) Conocer RAG y sus requisitos (curación, indexado, infraestructura adicional; impacto en fiabilidad).

Conocer BBDD vectoriales (embeddings, indexado, búsqueda semántica, filtros por metadatos; ejemplo Pinecone y su integración con frameworks).

Valorable (Nice‑to‑Have) Experiencia en entornos regulados y despliegues end‑to‑end, con foco en seguridad e infraestructura.

Familiaridad con modelos de gobierno para agentes (auditoría, trazabilidad, métricas, operación). ¿Te sientes Preparado? ¿Eres un Valiente? ¡Únete a nuestro reto profesional! En Grupo Mutua Madrileña, valoramos la diversidad y creemos en la igualdad de oportunidades para todos.

Promovemos un entorno inclusivo donde la equidad salarial y la no discriminación son pilares fundamentales.

Si buscas trabajar en una empresa que se compromete a que cada persona se sienta valorada y respetada, ¡nos encantaría conocerte! ¿Te sientes Preparado? ¿Eres un Valiente? ¡Únete a nuestro reto profesional! Grupo Mutua es para #Preparadosy Valientes.

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📌 Ingeniero de inteligencia artificial (agentes + ml/dl) (España)
🏢 Mutua Madrileña
📍 España