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¿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: https://www.grupomutua.es/proteccion-de-datos/ Este es un puesto para Preparados y Valientes.

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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. 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