IA/ML Engineer
hace 11 horas
Santander
¡Únete a DataDope como AI / ML Engineer ! En Datadope buscamos un/a AI / ML Engineer apasionado/a por construir soluciones inteligentes que combinan datos , modelos y agentes autónomos aplicados a sistemas complejos de observabilidad y redes . Si disfrutas diseñando sistemas de IA que integran Machine Learning , LLMs y datos operativos en tiempo real , desarrollando agentes inteligentes que analicen eventos, alertas y métricas , y llevándolos a producción de forma robusta y escalable , ¡te queremos en nuestro equipo! ¿Qué harás en DataDope ? Transformar desafíos comerciales en soluciones de AI / ML end-to-end , entendiendo a fondo los objetivos de negocio . Diseñar, desarrollar y desplegar modelos de Machine Learning y flujos de agentes IA para análisis de anomalías , predicción , clasificación y correlación de eventos , redes y experiencia de usuario . Implementar agentes autónomos y sistemas de decisión basados en frameworks como LangGraph, CrewAI, OpenAI y AutoGen . Desarrollar agentes basados en LLMs capaces de analizar eventos operativos, alertas, métricas y logs . Diseñar sistemas de razonamiento automático que ayuden a explicar incidentes o recomendar acciones en plataformas de observabilidad . Integrar LLMs con datos internos (RAG) utilizando bases vectoriales como Chroma o Pinecone . Colaborar con Data Engineers para diseñar pipelines de entrenamiento e inferencia reproducibles y escalables ( Spark, Airflow, MLflow ). Desarrollar componentes de backend, MCPs y APIs ( Python / FastAPI ) para exponer modelos o agentes a productos. Crear y mantener entornos de experimentación reproducibles ( Docker, conda/pipenv, Jupyter ). Documentar experimentos, métricas, hiperparámetros y resultados de validación con trazabilidad y calidad . Colaborar estrechamente con equipos de Data Science, Data Engineering y DevOps/MLOps para integrar modelos en pipelines de producción . ( Plus avanzado ) Diseñar arquitecturas híbridas que combinen ML tradicional, IA generativa y conocimiento estructurado (Graph / RAG) . Colaborar con el equipo y guiar a perfiles junior , compartiendo conocimiento y mejores prácticas . Lo que necesitamos de ti: Formación en Informática, Matemáticas, Ingeniería o disciplinas cuantitativas . Experiencia en desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning o IA . Experiencia sólida en Python , con manejo experto de Pandas y NumPy . Dominio de scikit-learn, StatsModels y frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) . Experiencia real en pronóstico de series temporales , más allá de modelos estadísticos básicos (plus). Autonomía y espíritu de equipo , porque en DataDope nos gusta aprender juntos . Experiencia en entrenamiento, tuning y despliegue de modelos ML ( supervisado y no supervisado ). Experiencia práctica en frameworks de agentes y orquestación de LLMs ( LangGraph, CrewAI, AutoGen ). Experiencia con bases de datos vectoriales y técnicas RAG (Retrieval-Augmented Generation) . Experiencia con pipelines de datos y entrenamiento . Capacidad para analizar resultados y métricas de modelos . Habilidad para documentar y comunicar resultados técnicos de manera clara y estructurada . Si además tienes... Conocimientos en plataformas cloud ( AWS, GCP, Azure ). Experiencia con bases de datos NoSQL ( MongoDB, ClickHouse ) y tecnologías como Kafka . Experiencia con IA generativa y LLMs open-source ( OpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama, Hugging Face ). Conocimientos en Graph Databases y Knowledge Graphs . Familiaridad con topologías de agentes multi-rol o multi-modal . Conocimientos en optimización de modelos ( quantization, distillation, LoRA fine-tuning ). Experiencia en monitorización y evaluación continua de modelos en producción ( Prometheus, EvidentlyAI, Arize ). Conocimiento en MLOps : MLflow, DVC, Docker, CI/CD, versionado de modelos y experiment tracking . Ofrecemos: Un ambiente de trabajo colaborativo, inclusivo y orientado a la innovación. Proyectos emocionantes que desafiarán tus habilidades y te permitirán crecer profesionalmente. Oportunidades de liderazgo y crecimiento personal. Salario competitivo acorde a tu experiencia y a las responsabilidades del puesto. Jornadas flexibles con un modelo remoto ( con la posibilidad de híbrido si resides en Madrid) Jornada reducida los viernes, julio y agosto. 25 días de vacaciones + tu cumpleaños. Retribución flexible ¿Te interesa? Si sientes que este rol es para ti y quieres ser parte del equipo que está redefiniendo el futuro de la observabilidad, ¡nos encantaría saber de ti! Pueden mandarnos tu CV directamente a ¡Únete a DataDope y lidera la revolución de la observabilidad!