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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 / GraphRAG : 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/colaborativo). 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 PyTorch/TensorFlow. 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.,



LangGraph) 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).

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📌 Ingeniero de Inteligencia Artificial (Agentes + ML/DL) (Madrid)
🏢 Mutua Madrileña
📍 Madrid