Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar y liderar la implementación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para entornos de producción, garantizando su escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad.
- Definir, implementar y evolucionar plataformas y pipelines de MLOps que automaticen el ciclo de vida completo de los modelos: entrenamiento, validación, versionado, despliegue, monitorización y gobierno.
- Colaborar estrechamente con equipos de Data Science para industrializar modelos, transformando prototipos y notebooks en servicios productivos de alto rendimiento.
- Diseñar y desarrollar APIs, microservicios y arquitecturas orientadas a la integración de modelos de IA y LLMs con aplicaciones empresariales y procesos de negocio.
- Liderar la adopción de buenas prácticas de ingeniería del software, incluyendo testing automatizado, revisión de código, documentación técnica, observabilidad y diseño modular.
- Diseñar e implementar procesos de CI/CD para aplicaciones y modelos de IA, promoviendo la automatización y la entrega continua.
- Definir e implantar estrategias de monitorización de modelos, incluyendo métricas de rendimiento, detección de drift, calidad de datos, explicabilidad y alertado.
- Integrar soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas cloud y ecosistemas empresariales, asegurando altos estándares de seguridad, rendimiento y resiliencia.
- Participar en el diseño de arquitecturas de referencia para soluciones de IA, estableciendo estándares técnicos, patrones de desarrollo y mejores prácticas dentro de la organización.
- Actuar como referente técnico, proporcionando mentoría a perfiles junior y colaborando en la toma de decisiones tecnológicas y la evolución de la plataforma de IA.
- Trabajar en equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles, colaborando con áreas de negocio, ingeniería, arquitectura y operaciones para maximizar el impacto de las soluciones de IA.
Requisitos
- Más de 5 años de experiencia diseñando, desarrollando e industrializando soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning o IA Generativa en entornos empresariales.
- Sólida experiencia en ingeniería del software, aplicando principios de diseño, arquitectura, testing automatizado, revisión de código, documentación y buenas prácticas de desarrollo.
- Dominio de Python y del ecosistema de IA/ML, incluyendo frameworks como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers y librerías para IA Generativa.
- Experiencia demostrable en el diseño e implementación de plataformas y pipelines de MLOps que cubran el ciclo de vida completo de modelos y aplicaciones de IA.
- Conocimiento avanzado de control de versiones con Git y de procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD).
- Experiencia en contenerización y orquestación de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes.
- Experiencia desarrollando y desplegando servicios de IA mediante APIs REST, microservicios, procesamiento batch y arquitecturas orientadas a eventos.
- Experiencia en arquitecturas cloud sobre Azure, AWS o Google Cloud Platform, aprovechando servicios nativos para IA, datos y despliegue.
- Conocimiento en integración de soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas distribuidas y ecosistemas empresariales.
- Experiencia colaborando con equipos multidisciplinares y capacidad para liderar decisiones técnicas, mentorizar a otros ingenieros y comunicar soluciones complejas a diferentes perfiles.
Se valorará especialmente
Experiencia en IA Generativa, incluyendo el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs, RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes inteligentes y orquestación mediante frameworks como LangChain, LlamaIndex o Semantic Kernel.
Experiencia trabajando con plataformas de IA y MLOps como Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker o plataformas equivalentes.
Conocimientos de monitorización, observabilidad y evaluación de aplicaciones de IA, incluyendo métricas de rendimiento, calidad, deriva de modelos, trazabilidad y herramientas como Prometheus, Grafana u OpenTelemetry.
Experiencia con Infraestructura como Código (Terraform, Bicep, ARM, CloudFormation o similares) y automatización de entornos cloud.
Conocimiento de arquitecturas de datos modernas, procesamiento distribuido y herramientas como Spark, Databricks o plataformas equivalentes.
Experiencia definiendo arquitecturas de referencia, estándares técnicos y buenas prácticas para soluciones de IA en producción.
Conocimiento de aspectos relacionados con la gobernanza de IA, seguridad, privacidad, IA responsable y cumplimiento normativo.
Certificaciones relevantes en tecnologías cloud o IA, como Microsoft Azure AI Engineer, Azure AI Foundry, AWS Machine Learning Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer o equivalentes.
¿Qué te ofrecemos?
Entorno y flexibilidad
• Ambiente internacional, dinámico y colaborativo.
• T-Social: iniciativas de carácter social (deportivas, comunitarias, de salud, ...).
• Modelo de trabajo híbrido (teletrabajo/presencial).
• Horario flexible.
• 4 semanas de teletrabajo al año.
Desarrollo profesional
• Formación a tu medida: acceso a Coursera para que aprendas lo que quieras, cuando quieras.
• Clases semanales de idiomas (inglés, español y alemán).
• Sesiones de Mentoría a nivel global y Experience Days.
Compensación y beneficios
• Plan de compensación flexible (seguro médico, tickets restaurante, guardería, transporte).
• Telemedicina.
• Seguro de vida y accidentes.
• Fondo social.
Bienestar y tiempo libre
• Más de 26 días laborables de vacaciones al año.
• Acceso gratuito a especialistas (salud, bienestar y asesoramiento legal).
• 100% del salario en caso de baja médica.
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