AI Deployment Engineer - Barcelona
hace 13 días
Barcelona
En VidaCaixa tenemos muy claro que Vida solo hay una. Por eso hay que dedicarla a hacer lo que más nos apasione. Desplácese hacia abajo para obtener una visión general completa de lo que requerirá este trabajo. ¿Es usted el candidato adecuado para esta oportunidad? ¿Te contamos lo que nos mueve y motiva a quienes formamos parte de la compañía líder de seguros en España? El propósito que nos guía es un fuerte compromiso con las personas. Trabajamos para garantizar un futuro mejor a nuestros clientes y a nuestro equipo. Por eso dedicamos cada hoy a pensar en el mañana, utilizando todos los recursos a nuestro alcance para lograrlo, como la digitalización o la inteligencia artificial. Nuestra voluntad de mejorar el futuro de la sociedad se refleja en la apuesta por crear productos inclusivos y en hacer aún más accesible nuestra oferta aseguradora a colectivos vulnerables. Además, son valores muy nuestros: la calidad, la esencia de todo lo que hacemos, y la confianza de nuestros clientes. Únete a la compañía líder de seguros en España, un sector en crecimiento con muchísimo potencial. Una empresa sólida y experta, vanguardista e innovadora. El proyecto de futuro de más de 800 profesionales. Estamos en un momento de transformación y crecimiento a todos los niveles, en una clara apuesta por la tecnología y el enfoque data-driven, por lo que buscamos perfiles como el tuyo, personas curiosas e inquietas que aporten sus conocimientos y se unan a nuestros desafíos. Aprende y trabaja junto a los profesionales más top del sector. Progresa en tu carrera y despliega todo tu potencial, desarrollando nuevos conocimientos y habilidades. Ven a formar parte de una empresa comprometida con las personas, que te ofrece un conjunto de medidas de calidad del empleo, flexibilidad horaria, conciliación, desarrollo personal y profesional e igualdad de oportunidades. Una compañía en la que mejorarás tu calidad de vida y tu desempeño profesional. Con tu profundo conocimiento y tus habilidades, lograremos nuestro objetivo de liderar e impulsar el sector. Te queremos en nuestro equipo porque, contigo, tenemos el futuro asegurado. En Grupo CaixaBank, valoramos la diversidad y la igualdad como cualidades fundamentales de nuestra cultura, y contribuimos activamente al desarrollo del talento de todas las personas; independientemente del sexo, religión, etnia, orientación sexual, origen nacional, edad, estado civil, identidad, género o expresión de género. Esto se refleja en nuestras redes de trabajo, formadas por equipos transversales y cercanos, donde fomentamos la inclusión y compartimos el mismo compromiso por la diversidad. Si necesitas asistencia y/o una adaptación razonable debido a una discapacidad durante la solicitud o el proceso de contratación, especifíquelo y te ayudaremos. Descripción de la oferta Formarás parte de la Dirección de Inteligencia Artificial, con el objetivo principal de desplegar, operar y mantener en producción soluciones de Machine Learning y GenAI desarrolladas por equipos de Data Science. El rol está orientado a garantizar calidad técnica, escalabilidad, observabilidad, gobierno y cumplimiento durante todo el ciclo de vida del modelo, desde el prototipo hasta su retirada controlada. • Industrializar y desplegar modelos de Machine Learning, Deep Learning, RAGs y agentes en entornos productivos., • Diseñar y operar servicios de inferencia (batch, online y streaming) con SLAs definidos., • Implementar pipelines de entrenamiento e inferencia, versionado y promoción de modelos., • Definir e implantar estrategias de monitorización, detección de drift y control de calidad en producción., • Asegurar observabilidad end‑to‑end (logs, métricas, trazas) y establecer SLOs/alertas., • Gestionar despliegues, rollbacks y estrategias canary/blue‑green., • Integrar y operar proveedores de LLMs y servicios externos, controlando latencia, costes y límites., • Garantizar Responsible AI, privacidad (PII) y cumplimiento normativo (EU AI Act). Requerimientos (Competencias técnicas / Hard Skills) • Fundamentos de Machine Learning y evaluación, • Conocimiento técnico sólido de modelos de Machine Learning y Deep Learning, con capacidad para formular correctamente distintos tipos de problemas y evaluar, interpretar y mejorar el rendimiento de los modelos en función del caso de uso., • Capacidad para seleccionar métricas adecuadas, analizar resultados, definir criterios de validación y tomar decisiones técnicas orientadas a negocio y operación., • Comprensión de los principios de explicabilidad e interpretabilidad de modelos y de sus limitaciones en entornos reales., • LLMs, GenAI, RAGs y agentes, • Conocimiento técnico de modelos de lenguaje, embeddings y gestión de contexto, aplicado a soluciones de IA generativa en producción., • Capacidad para diseñar, evaluar y operar sistemas RAG, así como para controlar calidad, relevancia y alucinaciones en las respuestas., • Comprensión de arquitecturas basadas en agentes, incluyendo orquestación, uso de herramientas y gestión de memoria., • Aplicación de criterios de seguridad, privacidad y control en soluciones GenAI., • Ingeniería de software (Python) aplicada a despliegue, • Capacidad para desarrollar y estructurar servicios de IA en Python siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software., • Experiencia en diseño y operación de APIs de inferencia, así como en la gestión del ciclo de vida del código en entornos productivos., • Aplicación de estrategias de testing, validación de contratos y gestión reproducible de entornos, orientadas a fiabilidad y mantenimiento., • Conocimiento de MLOps y AIOps para gestionar el ciclo de vida completo de modelos en producción, desde entrenamiento hasta despliegue y retirada., • Capacidad para diseñar y operar pipelines, versionado de modelos y procesos CI/CD, garantizando despliegues seguros y reversibles., • Experiencia en despliegue de servicios de IA sobre infraestructuras contenerizadas y orquestadas, así como en su integración con servicios externos y proveedores de LLMs., • Monitorización, drift, bias y gobernanza, • Capacidad para definir e implantar estrategias de monitorización y observabilidad de modelos y servicios de IA en producción., • Identificación y gestión de degradación de modelos, drift de datos y cambios de comportamiento a lo largo del tiempo., • Conciencia y aplicación de principios de Responsible AI, incluyendo sesgos, fairness, privacidad y requisitos regulatorios., • Conocimiento de gobernanza del ciclo de vida del modelo, documentación mínima, criterios de retirada y procesos de aprobación., • Incorporarse a una entidad líder en el sector con proyectos innovadores y novedosos., • Plan de carrera, desarrollo profesional y formación continuada., • Contrato indefinido, flexibilidad horaria y modelo híbrido. xcskxlj, • Salario competitivo, plan de beneficios y retribución flexible. #J-18808-Ljbffr
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