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Nfq Advisory, Solutions, Outsourcing

Senior AI Engineer – GenAI/Machine Learning/Deep Learning

hace 3 días

Madrid

¿Quiénes somos? Nuestro Propósito - Reinventar la forma de hacer Consultoría NFQ Advisory Services - NWorld somos un ecosistema de compañías especializada en Negocio, Tecnología y Operaciones, que busca cubrir toda la cadena de valor del negocio de nuestros Clientes. Las Personas que componemos NWorld compartimos una misma meta: Hacer nuestros los Retos a los que se enfrentan nuestros Clientes. Los pilares en los que se apoya nuestro Compromiso son: Búsqueda continua de Especialización. Sabemos de lo que hablamos. • Absorber la Tecnología dentro de nuestro ADN. Entendemos la tecnología como parte del Negocio., • La Innovación en lo que hacemos. Siempre un paso más allá., • Las Personas en el centro, somos una empresa de personas, hecha de personas y orientada a las personas. ¿Qué buscamos? Buscamos a alguien con curiosidad y ganas de seguir creciendo para desarrollar modelos de IA avanzados y llevarlos a producción. Te integrarás en un equipo que combina perfiles de ingeniería y funcionales para resolver problemas complejos con Machine Learning (ML), Deep Learning y Generative AI. Si te motiva convertir datos en soluciones reales que aportan valor, este es tu sitio. Responsabilidades • Desarrollo de modelos de ML y Deep Learning: Analizar conjuntos de datos complejos y construir modelos para resolver problemas de negocio., • Implementación de soluciones GenAI: Diseñar y desplegar aplicaciones basadas en LLMs y otras tecnologías generativas. Esto incluye arquitecturas multi‑agente, estrategias de prompt engineering y sistemas RAG (retrieval‑augmented generation) integrados con bases de datos de grafos., • Puesta en producción y MLOps: Preparar datos, entrenar modelos, realizar inferencias y monitorizar su rendimiento. Trabajar con herramientas de MLOps/LLMOps para industrializar los modelos en entornos cloud u on‑prem., • Colaboración con ingeniería y DevOps: Colaborar estrechamente con ingenieros de software y equipos de DevOps para integrar los modelos en APIs o microservicios y asegurar su escalabilidad y calidad, incluyendo la colaboración para el despliegue sin necesidad de conocimientos profundos en contenedores., • Exploración y evaluación de tecnologías: Evaluar marcos de trabajo, modelos y librerías (LLMs, GANs, VAEs, diffusion models) para seleccionar la mejor solución. Mantenerse al día de las últimas técnicas y herramientas en ciencia de datos y GenAI., • Participación en el ciclo completo de datos: tomar parte en sesiones de descubrimiento analítico con clientes, traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas, documentar experimentos y compartir conocimientos para crear activos reutilizables., • Comunicación y presentación de resultados: Explicar de manera clara hallazgos y modelos a equipos no técnicos, participando en formaciones internas y actividades de divulgación. Requisitos obligatorios • Formación académica: Grado en Matemáticas, Estadística, Física, Informática, Ingeniería o similares. Se valorará Máster en Ciencia de Datos o IA., • Experiencia profesional: mínimo 2–3 años en proyectos de ciencia de datos, con todo el ciclo de vida (desde el análisis hasta la puesta en producción) y al menos un año trabajando con modelos de Deep Learning o Generative AI., • Lenguajes y frameworks: Dominio de Python y SQL; conocimientos en R o Scala son un plus; experiencia con scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch o Keras para ML/Deep Learning y con librerías generativas (Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, etc.)., • Generative AI: Familiaridad con arquitecturas LLMs (GPT, Claude, LLaMA, Mistral), GANs, VAEs y diffusion models. Conocimientos de técnicas de RAG, embeddings, prompt engineering y bases de vectores (FAISS, ChromaDB, Pinecone, Weaviate)., • Big Data y bases de datos: Experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados, ETL y herramientas como PySpark, Hive o Databricks., • Cloud y MLOps: Uso de servicios en Azure, AWS o GCP para entrenar y desplegar modelos. Conocimiento de MLOps/LLMOps (MLflow, SageMaker, Vertex AI, Kubeflow). Requisitos deseables • Familiaridad con la creación y consumo de APIs REST, Git, Docker y flujos de CI/CD., • Capacidad analítica, resolución de problemas, trabajo en equipo y comunicación. Curiosidad y pasión por aprender y aplicar nuevas técnicas. Nivel de inglés intermedio‑alto. ¿Qué te encontrarás? • Planes de carrera personalizados: Aquí nunca serás un número, • Crecimiento sin Plazos: Planes de carrera retadores y transparentes, • Formamos perfiles mixtos: Especialistas en negocio con conocimiento técnicos preparados para el entorno digital., • Plan de Formación: Especialización, aprendizaje continuo., • Crecimiento Personal: Sabemos que en la vida no todo es trabajar, contamos con una amplia variedad de actividades y eventos pensados en ti., • Entorno Flexible: Creemos en la autonomía y responsabilidad personal. Flexibilidad horaria, Retribución flexible., • Iniciativas Internas: Eventos sociales, Equipos y eventos deportivos, #LAST, • Fundación Nfq: con personas en riesgo de exclusión social.

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