- Ofertas de Consultor Ia en Santiago de Compostela

En QuantIA Ingeniería y Consultoría transformamos procesos complejos a través de tecnologías de vanguardia como agentes de IA, Machine Learning, analítica avanzada y gemelos digitales.

Descubra exactamente qué habilidades, experiencia y cualificaciones necesitará para tener éxito en este puesto antes de enviar su solicitud
Nuestros socios van desde destacadas instituciones financieras a nivel mundial hasta empresas líderes en los sectores energético, telecomunicaciones e industrial.

Nuestros Valores definen nuestra Cultura

Excelencia Técnica:

Nos apasiona el código limpio, la estructuración lógica y las arquitecturas escalables.
Propiedad (Ownership):

Cada ingeniero es el responsable final de su impacto. Aquí diseñas, implementas y respondes por tu arquitectura.
Pragmatismo:

Buscamos soluciones robustas que funcionen en producción, optimizando costes y rendimiento, no solo modelos teóricos en local o prototipos en un notebook.
Evolución Constante:

El aprendizaje y la adopción ágil de herramientas y protocolos de última generación (como LangGraph, MCP o arquitecturas multi‑agente) son parte crítica de nuestro stack técnico.

Tu Rol y Desafíos Técnicos en el Equipo de Inteligencia Artificial

AI Engineer Junior , te integrarás en un equipo de alto rendimiento diseñando soluciones disruptivas para clientes Tier 1. No buscamos un mero consumidor de APIs de terceros; participarás activamente en el ciclo de vida de los sistemas inteligentes,

acompañado por mentores senior





que acelerarán tu evolución hacia roles de máxima dirección técnica.

1. Desarrollo de Agentes (Agentic AI), RAG y Conectividad

Implementación de Flujos:

Apoyar en el desarrollo y despliegue de agentes de IA avanzados (copilotos y asistentes), traduciendo arquitecturas multi‑agente y grafos de ejecución en código limpio y eficiente.
Sistemas RAG:

Participar en la construcción de arquitecturas

Retrieval‑Augmented Generation , aplicando estrategias de

chunking , generación de embeddings e integración con bases de datos vectoriales.
Conectividad y Herramientas:

Desarrollar conectores, APIs (FastAPI) y

(herramientas que los agentes pueden invocar) para integrar orígenes de datos y ecosistemas empresariales.

2. Ciclo de Vida y Calidad (SDLC & MLOps)

Evaluación y Testing:

Colaborar en la creación de datasets de prueba y frameworks de evaluación para medir la precisión, latencia y seguridad de los modelos y agentes.
Buenas Prácticas:

Asegurar la calidad del software mediante el uso riguroso de Git, metodologías Ágiles y participación en

Familiarizarte y dar soporte en el despliegue de pipelines de CI/CD y contenedorización (Docker) en entornos Cloud.

Resumen del Stack Técnico de Inteligencia Artificial

Especialización en Agentes:

FastAPI, Vector DBs (Pinecone, Qdrant), SQL.
Ecosistema de Datos:

Nociones de Scikit‑learn, PyTorch o TensorFlow.
Infraestructura y Contexto:

TypeScript (para prototipado), nociones de Model Context Protocol (MCP).

Requisitos: Lo que buscamos en ti

Formación Académ

#J-18808-Ljbffr

📌 Consultor Ia (Santiago de Compostela)
🏢 Digital55
📍 Santiago de Compostela