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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,

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