Sobre Aquacorp En Aquacorp desarrollamos tecnología para monitorizar la calidad del agua a partir de imágenes y mediciones ópticas recogidas en campo. Buscamos un perfil con experiencia para impulsar la I+D aplicada y convertir los avances que funcionen en soluciones que podamos desplegar en distintas instalaciones. Uno de los retos fundamental del puesto será desarrollar modelos de lenguaje y visión mediante motores de inferencia de alto rendimiento combinándolos con datos de campo. Trabajarás en aplicaciones que recuperen conocimiento de documentación técnica y utilicen agentes para consultar mediciones, analizar diferentes fuentes de información o acceder a características extraídas de imágenes combinando la utilización de modelos de lenguaje con técnicas de visión por ordenador. El objetivo es que los operadores puedan interpretar mejor lo que ocurre en sus instalaciones y saber en qué datos se apoya cada conclusión. ¿Qué harás? ● Integrar modelos de lenguaje con datos alfanuméricos y herramientas de análisis. Desarrollarás flujos que combinen recuperación de información (RAG), llamadas a herramientas (tool calling) y análisis de datos estructurados. Evaluarás qué información necesita el modelo en cada caso y cómo mantener la trazabilidad de las fuentes y los resultados. ● Desarrollar soluciones aplicadas al análisis de imágenes. Búsqueda de soluciones del estado del arte en el procesamiento de imágenes y su aplicación en imágenes de la superficie del agua aplicando soluciones del estado del arte de técnicas de Machine/Deep Learning. ● Diseñar arquitecturas donde los agentes no solo consulten bases de datos. Estos agentes dispararán herramientas de visión por computador, interpreten embeddings visuales o consuman directamente imágenes. ● Validar hipótesis en ciclos cortos. Diseñarás prototipos de alcance acotado, con un conjunto de evaluación, una referencia de comparación y criterios de éxito definidos de antemano. Compararás reglas, modelos existentes y enfoques nuevos, y analizarás sus fallos para decidir qué iterar y qué llevar a producción.



● Llevar a producción las soluciones validadas. Trabajarás con ingeniería para integrar los componentes, automatizar pruebas y monitorizar su comportamiento. Tendrás en cuenta la calidad de los resultados, la latencia y el coste, así como los casos en los que falten datos para emitir una conclusión fiable. ● Desplegar y optimizar modelos de lenguaje y visión-lenguaje. Este proceso se llevará a cabo utilizando motores de inferencia de alto rendimiento, balanceando latencia, consumo de memoria y coste de cómputo. ● Desarrollo de solución escalable. Las diferentes soluciones validadas en ciclos cortos deberán de pensarse para su integración en una solución lo más generalista posible buscando la escalabilidad de la misma. ● Contribuir a mejorar los modelos que ya están en uso. Colaborarás con el equipo de implantaciones para investigar problemas de calibración o rendimiento en campo y convertir los hallazgos recurrentes en mejoras reutilizables. ¿Qué buscamos? ● En torno a cinco años de experiencia profesional en IA aplicada, machine learning o ingeniería de productos de datos, con responsabilidad técnica en proyectos que hayan pasado de la experimentación a producción. ● Experiencia práctica en procesamiento del lenguaje natural y uso de modelos de lenguaje en aplicaciones reales. Nos interesa que hayas integrado texto o conocimiento experto en una solución y sepas explicar cómo evaluaste su calidad. Valoramos que hayas conectado los modelos con APIs, bases de datos o herramientas de análisis. ● Experiencia en visión + multimodalidad: Experiencia tanto con arquitecturas clásicas de visión (CNNs, ViTs para segmentación/clasificación/extracción de características, etc.) como con modelos de visión-lenguaje modernos. ● Inferencia real:



Experiencia práctica configurando y monitorizando servidores de inferencia para el funcionamiento de la solución en entornos de producción. ● Experiencia en el uso de técnicas de visión por ordenador y Machine/Deep learning para el análisis de imágenes y la extracción de características en entornos abiertos bajo condiciones lumínicas variables. ● Buen dominio de Python y experiencia en preparación de datos, evaluación de modelos e integración de servicios. Soltura con prácticas de ingeniería como las pruebas automatizadas, el control de versiones y la monitorización. ● Autonomía para acotar problemas abiertos, proponer alternativas y cambiar de enfoque a partir de los resultados. Capacidad para explicar a producto, ingeniería y operaciones qué se ha validado y qué decisión propones. ● Uso habitual de herramientas de IA en el trabajo técnico, con criterio para verificar sus resultados. ¿Qué valoraremos? ● Haber llevado a producción sistemas RAG o flujos con agentes que consulten distintas fuentes y utilicen herramientas de análisis. ● Experiencia en observabilidad, control y trazabilidad de sistemas basados en agentes o LLMs ● Experiencia práctica con herramientas y patrones de MLOps: containerización (Docker), orquestación/versionado de modelos y datos (MLflow, DVC o similares) y monitorización de rendimiento de modelos en entornos reales ● Experiencia en visión por computador o en sistemas que combinen texto con imágenes, mediciones o series temporales, especialmente con datos de entornos abiertos. ● Familiaridad con sensores, datos ópticos, espectroscopía o aplicaciones industriales. ¿Qué ofrecemos? ● Contrato indefinido en una empresa tecnológica en crecimiento, con un producto aplicado a la gestión del agua. ● Autonomía técnica, acceso a datos reales de campo y la oportunidad de ver tus desarrollos en uso. ● Un equipo multidisciplinar y oportunidades de desarrollo profesional. ● Seguro médico privado y plan de conciliación laboral y familiar, con jornada continua en julio y agosto.

📌 Ingenier@ senior de IA aplicada y Machine Learning. (León)
🏢 AQUACORP
📍 León