Senior AI Engineer
Responsabilidades:
- Diseñar, desarrollar y desplegar soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning orientadas a entornos productivos.
- Implementar y mantener pipelines de MLOps que cubran entrenamiento, validación, versionado, despliegue y monitorización de modelos.
- Colaborar con Data Scientists para transformar prototipos y notebooks en soluciones robustas, escalables y mantenibles.
- Desarrollar servicios y APIs para el consumo de modelos de IA en aplicaciones y procesos de negocio.
- Asegurar la calidad del código, aplicando principios de ingeniería del software (testing, modularidad, documentación).
- Automatizar despliegues de modelos y componentes de IA mediante CI/CD.
- Implementar mecanismos de monitorización de modelos (rendimiento, drift, calidad de datos).
- Integrar soluciones de IA con plataformas de datos y sistemas cloud.
- Participar en la definición de estándares técnicos, buenas prácticas y arquitectura de soluciones de IA.
- Trabajar en entornos ágiles, colaborando estrechamente con equipos multidisciplinares.
Qualifications
Requisitos:
- Entre 5 y 6 años de experiencia en desarrollo de soluciones de IA / Machine Learning o ingeniería de software aplicada a IA.
- Formación sólida en ingeniería del software (diseño, testing, control de versiones, buenas prácticas).
- Dominio de Python y ecosistema de librerías de ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch o similares).
- Experiencia en MLOps y ciclo de vida completo de modelos.
- Conocimiento de CI/CD y control de versiones con Git.
- Experiencia en contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
- Familiaridad con despliegue de modelos como servicios (REST APIs, batch, streaming).
- Experiencia trabajando en al menos un entorno cloud (Azure, AWS o GCP).
- Conocimiento de integración de modelos con pipelines de datos.
- Buenas habilidades de comunicación y trabajo en equipo.
- Valorable
- Experiencia con plataformas de MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, Azure ML).
- Conocimientos de monitorización y observabilidad (Prometheus, Grafana, cloud-native tools).
- Experiencia con Infraestructura como Código (IaC) (Terraform, ARM, CloudFormation).
- Conocimiento de modelos de Deep Learning o LLMs y su despliegue en producción.
- Experiencia en entornos regulados o con requisitos de gobernanza de IA.
- Certificaciones cloud o de IA/ML (Azure AI Engineer, AWS ML Specialty, Google ML Engineer).
Additional Information
Qué es lo que le ofrecemos?
- Ambiente de trabajo internacional, positivo, dinámico y motivado.
- Modelo de trabajo híbrido (teletrabajo/presencial).
- Horario flexible.
- Formación continua: Preparación certificaciones, acceso a Coursera, clases semanales de inglés y alemán...
- Plan de compensación flexible: seguro médico, tickets restaurante, guardería, ayudas al transporte...
- Seguro de vida y accidentes.
- Más de 26 días laborables de vacaciones al año.
- Fondo social.
- Servicio gratuito en especialistas (médicos, fisioterapeutas, nutricionistas, psicólogos, abogados...)
- 100% del salario en caso de baja médica
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