Ingeniero de IA Sénior

Buscamos un perfil Senior AI Engineer, con experiencia sólida construyendo soluciones de IA en entornos cloud y capacidad para llevarlas desde la idea hasta producción.

La persona ideal debe tener una combinación de conocimientos en software engineering, machine learning, generative AI, data engineering y cloud. Buscamos alguien capaz de desarrollar, integrar, desplegar y operar soluciones de IA reales en entornos empresariales.

• Experiencia demostrable construyendo soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning o IA Generativa.
• Experiencia práctica desarrollando soluciones basadas en LLMs, RAG, agentes inteligentes, asistentes conversacionales, copilotos, NLP, clasificación documental, extracción de información o visión por computador.
• Experiencia sólida con Python y ecosistema de librerías de IA y datos, como Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o frameworks similares.
• Experiencia diseñando e implementando soluciones sobre al menos una de las principales plataformas cloud: Azure, Google Cloud Platform o AWS.
• Conocimiento práctico de servicios cloud de IA, datos, cómputo, almacenamiento, integración y observabilidad.
• Experiencia con bases de datos relacionales y no relacionales, SQL, APIs y procesamiento de datos.
• Experiencia en diseño e implementación de pipelines de datos, procesos batch, ETL/ELT o arquitecturas orientadas a explotación de información.
• Experiencia desplegando soluciones en producción, no solo desarrollando notebooks o pruebas de concepto.
• Conocimiento de prácticas de MLOps, LLMOps, DevOps, CI/CD, testing y monitorización.
• Capacidad para desarrollar componentes backend, APIs, servicios, integraciones o procesos automatizados necesarios para productivizar soluciones de IA.
• Conocimiento de buenas prácticas de seguridad, privacidad, gobierno del dato y uso responsable de IA.
• Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares y comunicarse con perfiles técnicos, negocio y cliente.
• Autonomía, proactividad, capacidad de aprendizaje continuo y orientación a delivery.
• Nivel fluido de español e inglés.

• Experiencia avanzada en alguno de los principales ecosistemas cloud:
• Azure: Azure OpenAI, AI Search, Azure ML, Databricks, Synapse, Fabric, Functions, AKS, Key Vault, Monitor.
• Google Cloud Platform: Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, GKE, Pub/Sub, Dataflow, Looker Studio.
• AWS: Bedrock, SageMaker, OpenSearch, Lambda, ECS/EKS, Glue, Redshift, Textract, Comprehend.
• Experiencia en arquitecturas RAG avanzadas: chunking, embeddings, vector stores, reranking, hybrid search, evaluación de relevancia, groundedness y trazabilidad.
• Experiencia en diseño e implementación de agentes con herramientas, memoria, planificación, llamadas a APIs y orquestación de flujos.
• Experiencia con bases de datos vectoriales o motores de búsqueda semántica como Azure AI Search, OpenSearch, Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma, FAISS o similares.
• Experiencia con Docker, Kubernetes, arquitecturas serverless, microservicios o event-driven architectures.
• Experiencia con herramientas de orquestación como Airflow, Prefect, Dagster o equivalentes.
• Conocimiento de infraestructura como código con Terraform, Bicep, CloudFormation, CDK o herramientas similares.
• Experiencia con aceleración por GPU, inferencia optimizada, cuantización, fine-tuning, serving de modelos o modelos open source.
• Experiencia en evaluación de modelos y sistemas GenAI: calidad de respuesta, hallucinations, seguridad, sesgo, latencia, coste y observabilidad.
• Conocimiento de seguridad aplicada a IA, incluyendo OWASP Top 10, OWASP LLM Top 10, DAST, validación de vulnerabilidades o hardening de aplicaciones.
• Experiencia en modernización de plataformas de datos, migración de sistemas legacy o modelado de datos empresarial.
• Experiencia previa en sectores regulados como banca, salud, energía, seguros, industria o administración pública.
• Certificaciones cloud o de IA en Azure, GCP, AWS, Databricks u otras plataformas relevantes.

¿Cómo es trabajar en Deloitte?

🤩 Proyectos de alto impacto donde tendrás un largo recorrido y aprendizaje

☯️ Un día a día híbrido-flexible: tendrás horario flexible y un buen equilibrio entre el teletrabajo y el trabajo en equipo en nuestras oficinas o las de nuestros clientes

⚽ Buen ambiente dentro y fuera de la oficina: disfrutarás de varios teambuildings al año, actividades culturales y deportivas... ¡y mucho más!

🧘♀️ Bienestar integral: cuídate con nuestro programa de salud física, mental y financiera... ¡y con equipo médico en las oficinas!

🤲 Impacto social: Podrás apuntarte a una gran cantidad de voluntariados de alcance nacional e internacional y a proyectos pro-bono con los que poner tu tiempo y talento al servicio de quienes más lo necesitan

🗣️Cultura del feedback y aprendizaje continuo: crecerás en un entorno inclusivo donde la igualdad de oportunidades y tu plan personalizado de formación impulsarán tu desarrollo. ¿Ya te visualizas en la Deloitte University de París?

🤝 Beneficios exclusivos por ser parte de Deloitte: podrás disfrutar de un gran catálogo de beneficios y de un completo plan de retribución flexible

¿Te imaginas participando en la transformación de las principales organizaciones nacionales e internacionales?

En Deloitte estamos comprometidos con generar un impacto en la sociedad, en nuestros clientes y en ti.

Como Senior AI Engineer, participarás en el diseño, construcción, integración e industrialización de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial, Machine Learning e IA Generativa para clientes enterprise.

Tu día a día estará muy orientado a la ejecución técnica: construir soluciones reales, llevar modelos y sistemas de IA a producción, integrar capacidades de IA en aplicaciones empresariales y trabajar con equipos multidisciplinares para resolver problemas complejos mediante tecnología.

Formarás parte de proyectos en los que será necesario entender el reto de negocio, seleccionar el enfoque técnico adecuado, desarrollar componentes de IA, integrarlos con plataformas cloud y asegurar que la solución sea escalable, segura, observable y mantenible.

Buscamos una persona senior, técnica y hands-on, con capacidad para construir soluciones de IA robustas y llevarlas a producción.

Valoramos especialmente perfiles que

• Disfruten desarrollando soluciones reales, no solo definiendo arquitecturas o prototipos.
• Tengan criterio para elegir entre modelos propietarios, modelos open source, servicios gestionados o desarrollos a medida.
• Sean capaces de transformar un caso de uso de negocio en una solución técnica viable.
• Entiendan la diferencia entre una demo, una prueba de concepto, un MVP y una solución productiva enterprise.
• Sean rigurosos con la calidad, la seguridad, la trazabilidad, la observabilidad, el coste y el mantenimiento de las soluciones.
• Sepan trabajar con incertidumbre, proponer alternativas y tomar decisiones técnicas justificadas.
• Tengan buenas habilidades de comunicación y sean capaces de explicar conceptos complejos de IA de forma clara.
• Puedan actuar como referente técnico para otros miembros del equipo.
• Mantengan una actitud de aprendizaje continuo en un ámbito en evolución constante.

El objetivo del rol es incorporar a una persona capaz de construir, integrar e industrializar soluciones de IA end-to-end, trabajando con tecnologías cloud modernas y participando activamente en todo el ciclo de vida de la solución.

• Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa aplicadas a casos de uso reales de negocio.
• Construir soluciones basadas en LLMs, sistemas RAG, agentes inteligentes, asistentes conversacionales, copilotos empresariales, clasificación documental, extracción de información, NLP, visión por computador o analítica avanzada.
• Participar activamente en el desarrollo técnico de componentes de IA, incluyendo ingesta de datos, preprocesamiento, embeddings, búsqueda semántica, orquestación de prompts, evaluación de respuestas, integración con APIs y despliegue de servicios.
• Trabajar con plataformas cloud como Microsoft Azure, Google Cloud Platform y AWS, utilizando los servicios más adecuados en función del contexto del cliente y de la solución.
• Implementar soluciones con servicios cloud de IA, datos y aplicaciones, como:
• Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure Machine Learning, Azure Databricks, Microsoft Fabric o Azure Functions.
• Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Cloud Functions, GKE o servicios de datos e IA de Google Cloud.
• Amazon Bedrock, SageMaker, OpenSearch, Lambda, ECS/EKS, Glue, Redshift o servicios equivalentes de AWS.
• Diseñar e implementar pipelines de datos y procesos ETL/ELT para alimentar soluciones de IA y analítica avanzada.
• Entrenar, evaluar, ajustar, desplegar y monitorizar modelos de Machine Learning y Deep Learning.
• Evaluar y comparar modelos fundacionales, modelos open source y servicios gestionados de IA según criterios de calidad, coste, latencia, seguridad, privacidad y mantenibilidad.
• Industrializar soluciones mediante prácticas de MLOps, LLMOps y DevOps, incluyendo automatización de despliegues, control de versiones, CI/CD, testing, monitorización y operación en producción.
• Desarrollar APIs, microservicios, workers, pipelines batch o componentes serverless necesarios para integrar capacidades de IA en aplicaciones empresariales.
• Colaborar con equipos de software engineering, data engineering, arquitectura, seguridad, producto y negocio para entregar soluciones end-to-end.
• Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobierno del dato, privacidad y uso responsable de la IA.
• Participar en revisiones técnicas, definición de estándares, estimaciones, documentación, seguimiento de proyecto y soporte al equipo durante la entrega.
• Comunicar decisiones técnicas, riesgos, dependencias y avances de forma clara tanto a perfiles técnicos como no técnicos.