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Te apoyamos a crecer constantemente tanto personal como profesionalmente, para que puedas dejar una huella notable en la sociedad.

Descripción del empleo

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Responsabilidades

Diseñar, desarrollar y liderar la implementación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para entornos de producción, garantizando su escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad.

Definir, implementar y evolucionar plataformas y pipelines de MLOps que automaticen el ciclo de vida completo de los modelos: entrenamiento, validación, versionado, despliegue, monitorización y gobierno.

Colaborar estrechamente con equipos de Data Science para industrializar modelos, transformando prototipos y notebooks en servicios productivos de alto rendimiento.

Diseñar y desarrollar APIs, microservicios y arquitecturas orientadas a la integración de modelos de IA y LLMs con aplicaciones empresariales y procesos de negocio.

Liderar la adopción de buenas prácticas de ingeniería del software, incluyendo testing automatizado, revisión de código, documentación técnica, observabilidad y diseño modular.

Diseñar e implementar procesos de CI/CD para aplicaciones y modelos de IA, promoviendo la automatización y la entrega continua.

Definir e implantar estrategias de monitorización de modelos, incluyendo métricas de rendimiento, detección de drift, calidad de datos, explicabilidad y alertado.

Integrar soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas cloud y ecosistemas empresariales, asegurando altos estándares de seguridad, rendimiento y resiliencia.

Participar en el diseño de arquitecturas de referencia para soluciones de IA, estableciendo estándares técnicos, patrones de desarrollo y mejores prácticas dentro de la organización.

Actuar como referente técnico,



proporcionando mentoría a perfiles junior y colaborando en la toma de decisiones tecnológicas y la evolución de la plataforma de IA.

Trabajar en equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles, colaborando con áreas de negocio, ingeniería, arquitectura y operaciones para maximizar el impacto de las soluciones de IA.

Requisitos

Más de 5 años de experiencia diseñando, desarrollando e industrializando soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning o IA Generativa en entornos empresariales.

Sólida experiencia en ingeniería del software, aplicando principios de diseño, arquitectura, testing automatizado, revisión de código, documentación y buenas prácticas de desarrollo.

Dominio de Python y del ecosistema de IA/ML, incluyendo frameworks como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers y librerías para IA Generativa.

Experiencia demostrable en el diseño e implementación de plataformas y pipelines de MLOps que cubran el ciclo de vida completo de modelos y aplicaciones de IA.

Conocimiento avanzado de control de versiones con Git y de procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD).

Experiencia en contenerización y orquestación de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes.

Experiencia desarrollando y desplegando servicios de IA mediante APIs REST, microservicios, procesamiento batch y arquitecturas orientadas a eventos.

Experiencia en arquitecturas cloud sobre Azure, AWS o Google Cloud Platform, aprovechando servicios nativos para IA, datos y despliegue.

Conocimiento en integración de soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas distribuidas y ecosistemas empresariales.

Experiencia colaborando con equipos multidisciplinares y capacidad para liderar decisiones técnicas, mentorizar a otros ingenieros y comunicar soluciones complejas a diferentes perfiles.

Se valorará especialmente

Experiencia en IA Generativa,



incluyendo el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs, RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes inteligentes y orquestación mediante frameworks como LangChain, LlamaIndex o Semantic Kernel.

Experiencia trabajando con plataformas de IA y MLOps como Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker o plataformas equivalentes.

Conocimientos de monitorización, observabilidad y evaluación de aplicaciones de IA, incluyendo métricas de rendimiento, calidad, deriva de modelos, trazabilidad y herramientas como Prometheus, Grafana u OpenTelemetry.

Experiencia con Infraestructura como Código (Terraform, Bicep, ARM, CloudFormation o similares) y automatización de entornos cloud.

Conocimiento de arquitecturas de datos modernas, procesamiento distribuido y herramientas como Spark, Databricks o plataformas equivalentes.

Experiencia definiendo arquitecturas de referencia, estándares técnicos y buenas prácticas para soluciones de IA en producción.

Conocimiento de aspectos relacionados con la gobernanza de IA, seguridad, privacidad, IA responsable y cumplimiento normativo.

Certificaciones relevantes en tecnologías cloud o IA, como Microsoft Azure AI Engineer, Azure AI Foundry, AWS Machine Learning Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer o equivalentes.

Valorable Certificaciones en Azure.

Información adicional

¿Qué es lo que le ofrecemos?

Ambiente de trabajo internacional, positivo, dinámico y motivado.

Modelo de trabajo híbrido (teletrabajo/presencial).

Horario flexible.

Formación continua: Preparación certificaciones, acceso a Coursera, clases semanales de inglés y alemán...

Plan de compensación flexible: seguro médico, tickets restaurante, guardería, ayudas al transporte...

Seguro de vida y accidentes.

Más de 26 días laborables de vacaciones al año.

Fondo social.

Servicio gratuito en especialistas (médicos, fisioterapeutas, nutricionistas, psicólogos, abogados...)

100% del salario en caso de baja médica

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