AI Deployment Engineer - Barcelona
hace 6 días
Barcelona
ppEn VidaCaixa tenemos muy claro que Vida solo hay una. Por eso hay que dedicarla a hacer lo que más nos apasione. /p p¿Te contamos lo que nos mueve y motiva a quienes formamos parte de la compañía líder de seguros en España? /p pEl 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.br/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. /p pÚnete 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.br/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.br/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.br/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. /p pEn 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. /p pSi necesitas asistencia y/o una adaptación razonable debido a una discapacidad durante la solicitud o el proceso de contratación, especifíquelo y te ayudaremos. /p h3Descripción de la oferta /h3 pFormarás parte de la bDirección de Inteligencia Artificial /b, con el objetivo principal de bdesplegar, operar y mantener en producción soluciones de Machine Learning y GenAI /b desarrolladas por equipos de Data Science. El rol está orientado a garantizar bcalidad técnica, escalabilidad, observabilidad, gobierno y cumplimiento /b durante todo el ciclo de vida del modelo, desde el prototipo hasta su retirada controlada. /p ul liIndustrializar y desplegar modelos de bMachine Learning, Deep Learning, RAGs y agentes /b en entornos productivos. /li liDiseñar y operar bservicios de inferencia /b (batch, online y streaming) con SLAs definidos. /li liImplementar bpipelines de entrenamiento e inferencia /b, versionado y promoción de modelos. /li liDefinir e implantar bestrategias de monitorización /b, detección de drift y control de calidad en producción. /li liAsegurar bobservabilidad end‑to‑end /b (logs, métricas, trazas) y establecer SLOs/alertas. /li liGestionar bdespliegues, rollbacks y estrategias canary/blue‑green /b. /li liIntegrar y operar bproveedores de LLMs y servicios externos /b, controlando latencia, costes y límites. /li liGarantizar bResponsible AI /b, privacidad (PII) y cumplimiento normativo (EU AI Act). /li /ul pbRequerimientos (Competencias técnicas / Hard Skills) /b /p ul libFundamentos de Machine Learning y evaluación /b ul liConocimiento 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. /li liCapacidad para seleccionar métricas adecuadas, analizar resultados, definir criterios de validación y tomar decisiones técnicas orientadas a negocio y operación. /li liComprensión de los principios de explicabilidad e interpretabilidad de modelos y de sus limitaciones en entornos reales. /li /ul /li libLLMs, GenAI, RAGs y agentes /b ul liConocimiento técnico de modelos de lenguaje, embeddings y gestión de contexto, aplicado a soluciones de IA generativa en producción. /li liCapacidad para diseñar, evaluar y operar sistemas RAG, así como para controlar calidad, relevancia y alucinaciones en las respuestas. /li liComprensión de arquitecturas basadas en agentes, incluyendo orquestación, uso de herramientas y gestión de memoria. /li liAplicación de criterios de seguridad, privacidad y control en soluciones GenAI. /li /ul /li libIngeniería de software (Python) aplicada a despliegue /b ul liCapacidad para desarrollar y estructurar servicios de IA en Python siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software. /li liExperiencia en diseño y operación de APIs de inferencia, así como en la gestión del ciclo de vida del código en entornos productivos. /li liAplicación de estrategias de testing, validación de contratos y gestión reproducible de entornos, orientadas a fiabilidad y mantenimiento. /li /ul /li liConocimiento de MLOps y AIOps para gestionar el ciclo de vida completo de modelos en producción, desde entrenamiento hasta despliegue y retirada. /li liCapacidad para diseñar y operar pipelines, versionado de modelos y procesos CI/CD, garantizando despliegues seguros y reversibles. /li liExperiencia en despliegue de servicios de IA sobre infraestructuras contenerizadas y orquestadas, así como en su integración con servicios externos y proveedores de LLMs. /li libMonitorización, drift, bias y gobernanza /b ul liCapacidad para definir e implantar estrategias de monitorización y observabilidad de modelos y servicios de IA en producción. /li liIdentificación y gestión de degradación de modelos, drift de datos y cambios de comportamiento a lo largo del tiempo. /li liConciencia y aplicación de principios de Responsible AI, incluyendo sesgos, fairness, privacidad y requisitos regulatorios. /li liConocimiento de gobernanza del ciclo de vida del modelo, documentación mínima, criterios de retirada y procesos de aprobación. /li /ul /li liIncorporarse a una entidad líder en el sector con proyectos innovadores y novedosos. /li liPlan de carrera, desarrollo profesional y formación continuada. /li liContrato indefinido, flexibilidad horaria y modelo híbrido. /li liSalario competitivo, plan de beneficios y retribución flexible. /li /ul /p #J-18808-Ljbffr
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