¿Te apetece unirte al equipo de Mutua Madrileña y formar parte de un proyecto único y en continuo crecimiento?Propósito del rolIncorporar 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 cualificado + 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).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).- 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 #PreparadosyValientes. Grupo Mutua es para ti.Aceptando suscribirte a esta oferta consientes el tratamiento de tus datos personales conforme a los términos y condiciones establecidos en:https://www.Grupomutua.Es/proteccion-de-datos/Este es un puesto para Preparados y Valientes.#J-18808-Ljbffr

📌 Ingeniero De Inteligencia Artificial (Agentes + Ml/Dl) (Madrid)
🏢 Mutua Madrileña
📍 Madrid