Ingeniero de Inteligencia Artificial (ML y Agéntica)
hace 29 días
Madrid
¿Te apasiona construir sistemas inteligentes que aprenden, razonan y actúan de forma autónoma para resolver problemas reales de negocio? ¿Quieres estar en la frontera entre el Machine Learning clásico y la nueva ola de arquitecturas agénticas basadas en LLMs? Únete a nuestro equipo para diseñar y desarrollar soluciones de IA de última generación, desde modelos predictivos y sistemas de recomendación hasta agentes autónomos capaces de orquestar tareas complejas. Intégrate en nuestros Squads multidisciplinares plenamente orientados a Producto. Buscamos un/a Ingeniero/a de IA con experiencia contrastable tanto en Machine Learning tradicional como en el diseño de sistemas agénticos, capaz de llevar soluciones desde la experimentación hasta producción en entornos corporativos exigentes. Funciones Diseñar, entrenar, evaluar y desplegar modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, series temporales, NLP clásico, sistemas de recomendación) alineados con los retos de negocio. Arquitectar y desarrollar sistemas agénticos end-to-end basados en LLMs, incluyendo el diseño de flujos multi-agente, uso de herramientas (tool use), memoria, planificación y orquestación. Definir e implementar pipelines de RAG (Retrieval-Augmented Generation), incluyendo estrategias de chunking, indexación vectorial, re-ranking y evaluación de calidad de respuestas. Construir y mantener frameworks de evaluación rigurosos tanto para modelos clásicos (métricas offline/online, A/B testing) como para sistemas agénticos (evaluación de trazas, fiabilidad, coste y latencia). Colaborar con equipos de negocio para traducir necesidades funcionales en soluciones de IA viables, priorizando impacto y escalabilidad. Formar parte de todo el ciclo de vida de los modelos: exploración, experimentación, productivización, monitorización y mejora continua. Definir, aplicar y evangelizar buenas prácticas de MLOps y LLMOps en el equipo. Garantizar la observabilidad, trazabilidad y gobernanza de los sistemas de IA en producción. Explorar de forma proactiva nuevas técnicas, modelos fundacionales y patrones agénticos que aporten valor a los proyectos y servicios. Requisitos Formación Grado en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística, Física o similar. Se valorará máster o doctorado en áreas afines a ML/IA. Experiencia 3+ años de experiencia como ML Engineer, AI Engineer o Applied Scientist. Experiencia sólida en el ciclo completo de modelos de ML: desde feature engineering y entrenamiento hasta despliegue y monitorización en producción. Experiencia demostrable diseñando o desarrollando sistemas basados en LLMs (aplicaciones conversacionales, agentes, RAG, flujos multi-step). Experiencia en entornos productivos con requisitos de estabilidad, latencia y coste. Experiencia colaborando con equipos de Data Engineering, Producto y áreas de negocio. Acostumbrado/a a trabajar con incertidumbre y a iterar rápido sobre soluciones. Conocimientos técnicos Machine Learning clásico: Algoritmos supervisados y no supervisados (XGBoost, Random Forest, SVM, clustering, etc.) Feature engineering, selección de variables y validación cruzada. Series temporales, NLP clásico (TF-IDF, embeddings, clasificación de texto). Frameworks: Scikit-learn, XGBoost/LightGBM, PyTorch o TensorFlow. IA Generativa & Agéntica: Conocimiento profundo de LLMs y sus capacidades (prompting avanzado, fine-tuning, function calling). Diseño de arquitecturas agénticas: agentes con herramientas (tool use), flujos multi-agente, planificación y memoria. Frameworks agénticos: LangChain, LangGraph, CrewAI, Autogen o similares. Patrones RAG: bases de datos vectoriales (Pinecone, Weaviate, Chroma, pgvector), estrategias de recuperación y re-ranking. Gestión de contexto, gestión de errores y mecanismos de fallback en sistemas agénticos. Lenguajes y herramientas: Python (imprescindible). SQL avanzado. APIs REST, diseño de integraciones y manejo de SDKs de proveedores de LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.). MLOps / LLMOps: Experiment tracking (MLflow, Weights & Biases o similares). CI/CD aplicado a modelos y pipelines de IA. Contenedores (Docker) y orquestación básica (Kubernetes valorable). Monitorización de modelos en producción (data drift, model drift, observabilidad de agentes). Arquitectura y datos: Entendimiento de arquitecturas Data Lake / Data Warehouse. Spark / PySpark (valorable). Bases de datos relacionales y NoSQL. Competencias Alta capacidad analítica y de resolución de problemas. Capacidad de abstracción y pensamiento sistémico. Orientación a producto y entendimiento del negocio. Trabajo colaborativo en equipos multidisciplinares. Rigor técnico y científico, con atención al detalle. Mentalidad de mejora continua, curiosidad y autoformación constante. Capacidad de comunicar conceptos técnicos complejos a audiencias no técnicas. Adaptabilidad a entornos complejos y cambiantes. Deseable Máster o doctorado en Machine Learning, IA o campos afines. Certificaciones en plataformas cloud (AWS ML Specialty, GCP ML Engineer, Azure AI Engineer). Experiencia con fine-tuning de LLMs (LoRA, QLoRA, RLHF). Conocimiento de metodologías ágiles (Scrum, Kanban). Contribuciones a proyectos open source o publicaciones técnicas. Experiencia con plataformas de despliegue de modelos (SageMaker, Vertex AI, Azure ML). Conocimiento de frameworks de guardrails y seguridad en IA (NeMo Guardrails, Anthropic Constitutional AI, etc.). ¿Te sientes Preparado? ¿Eres un Valiente? ¡Únete a nuestro reto profesional! En Grupo Mutua Madrileña, valoramos la diversidad y creemos en la igualdad de oportunidades para todos. Promovemos un entorno inclusivo donde la equidad salarial y la no discriminación son pilares fundamentales. Si buscas trabajar en una empresa que se compromete a que cada persona se sienta valorada y respetada, ¡nos encantaría conocerte! ¿Te sientes Preparado? ¿Eres un Valiente? ¡Únete a nuestro reto profesional! Grupo Mutua es para #PreparadosyValientes. Grupo Mutua es para ti. Aceptando suscribirte a esta oferta consientes el tratamiento de tus datos personales conforme a los términos y condiciones establecidos en: Este es un puesto para Preparados y Valientes.