About the role
Descripción del empleo
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
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.
Información adicional
¿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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