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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)
- 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.
- 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.
- Definir y ejecutar evaluaciones desde el inicio (datasets de referencia, regresión), con trazas completas de ejecución para depuración y mejora continua.

A) Base de ingeniería
- Python profesional + buenas prácticas de testing .
- Git y trabajo con repositorios (clonado y trabajo local/cooperativo).

B) ML/DL (mínimos imprescindibl

📌 Ingeniero de Inteligencia Artificial (Madrid)
🏢 Mutua Madrileña
📍 Madrid