Ingeniero de ML Sénior (IA Aplicada)

• Vacaciones anuales pagadas: 20 días libres al año durante los primeros 3 años, aumentando a 25 días en los años posteriores
• Baja por enfermedad pagada, 10 festivos nacionales y 2 días libres de la empresa
• Presupuesto para bienestar
• Ayuda para seguro médico
• Permiso de maternidad/paternidad
• Reembolso de gastos para cursos de desarrollo profesional y certificaciones (hasta el 100% previo acuerdo con el Manager)
• Hardware según las necesidades del negocio
• Sólida cultura de ingeniería positiva, un equipo de profesionales muy unido y con buen sentido del humor

• Trayectoria Demostrada: Más de 3 años de experiencia en ingeniería de software con un fuerte enfoque en machine learning y procesamiento de lenguaje natural.
• Dominio de LLM e IA Generativa: Comprensión profunda de las arquitecturas modernas de LLM, la mecánica de la ventana de contexto, las técnicas de búsqueda semántica y las limitaciones de los sistemas generativos. Capacidad para identificar cuándo una solución determinista es preferible a una solución basada en LLM o agentes.
• Experiencia en Producción: Experiencia construyendo y operando sistemas de IA en producción, incluyendo monitorización, evaluación, depuración y mejora iterativa.
• Experiencia en Evaluación: Comprensión de las metodologías de evaluación para sistemas basados en LLM, incluyendo la calidad de la recuperación, la detección de alucinaciones y la medición del rendimiento específico de la tarea. Capacidad para razonar sobre las compensaciones entre calidad, latencia, coste, fiabilidad y complejidad de ingeniería.
• Competencia en Python y SQL: Habilidades excepcionales de programación en Python y capacidad para consultar, limpiar y estructurar datos de manera eficiente.
• Infraestructura Cloud: Experiencia práctica desplegando servicios de ML o API dentro de ecosistemas cloud, preferiblemente AWS.
• Responsabilidad (Ownership): Comodidad asumiendo la responsabilidad de problemas ambiguos desde el descubrimiento inicial hasta el despliegue en producción y el soporte continuo.

• De la Ambigüedad a la Ejecución: Capacidad para sumergirse en un sector vertical completamente nuevo, comprender sus limitaciones de datos y poner en marcha una prueba de concepto funcional en pocas semanas.
• Mentalidad de "Product Engineer": Pasión por ver productos lanzados y por entender por qué se construye algo desde el punto de vista del valor de negocio, no solo qué se está construyendo.
• Comunicación: Inglés fluido, tanto escrito como hablado. Comodidad interactuando con los stakeholders de los clientes y desglosando flujos de trabajo técnicos en conceptos claros.
• Adaptabilidad: Entusiasmo por experimentar y evaluar herramientas, modelos y frameworks de desarrollo de IA que surgen rápidamente.
• Educación: Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Ciencia de Datos o un campo relacionado (o experiencia práctica equivalente).

Como Senior ML Engineer en NineTwoThree AI Studio, te situarás en la intersección de la ingeniería de software de nivel de producción, el procesamiento de lenguaje natural avanzado y la entrega a clientes. Construimos sistemas de IA personalizados y de alto impacto para marcas y startups en diversos sectores (como sanidad, logística y fintech).

En lugar de una investigación académica aislada, este rol exige un constructor con mentalidad de producto. Diseñarás, optimizarás y desplegarás aplicaciones de LLM robustas, analítica predictiva personalizada y flujos de trabajo de agentes directamente en los ecosistemas de software de nuestros clientes, asumiendo la responsabilidad absoluta de las funcionalidades desde el prototipo hasta la producción.

• Arquitectar y Construir Funcionalidades de IA: Diseñar e implementar soluciones robustas de ML clásico e IA generativa, logrando el equilibrio adecuado entre arquitecturas de agentes autónomos y pipelines deterministas.
• Evaluar: Diseñar y mantener marcos de evaluación para medir la calidad, fiabilidad, seguridad e impacto empresarial de la IA antes y después del despliegue.
• Integrar y Desplegar: Colaborar estrechamente con desarrolladores full-stack y DevOps para integrar sin problemas las capacidades de IA en las aplicaciones web y móviles de los clientes utilizando arquitectura serverless (por ejemplo, AWS Lambda) o endpoints de API.
• Optimizar para Producción: Refinar prompts, instrucciones de sistema y estrategias de fragmentación (chunking) para equilibrar la precisión, la latencia, el consumo de tokens y la privacidad de los datos.
• Analítica Predictiva Tradicional: Limpiar y procesar datos no estructurados o históricos de clientes para entrenar/ajustar algoritmos personalizados para problemas de negocio específicos (como previsión, clasificación o detección de anomalías).
• Colaborar y Comunicar: Participar activamente en sesiones de descubrimiento con clientes, traducir requisitos de negocio ambiguos en alcances técnicos viables y realizar demostraciones de prototipos directamente a los equipos de los stakeholders.
• Mantener la Excelencia en Ingeniería: Participar en revisiones de código constructivas, implementar patrones de validación rigurosos para probar los resultados de la IA y contribuir con plantillas o manuales de procedimientos (runbooks) a nuestra base de conocimientos interna de IA.

🔹 100% remoto | 🌎 Equipo global | ⏳ Jornada completa

• Frameworks y Arquitectura principales: Modelos Transformer, APIs de LLM modernas (Anthropic Claude, OpenAI, AWS Bedrock, etc.), LLMs de código abierto.
• Orquestación y Diseño de Agentes: Experiencia diseñando flujos de trabajo de LLM, sistemas de agentes o pipelines de recuperación utilizando frameworks como Langchain, LangGraph, LlamaIndex o enfoques equivalentes.
• Datos y Búsqueda: Bases de datos vectoriales (Pinecone, pgvector, Milvus, Qdrant, etc.), SQL y pipelines de ingeniería de datos.
• ML Tradicional: Aprendizaje supervisado y no supervisado (Clasificación, Regresión, Detección de anomalías).
• Cloud e Infraestructura: AWS (Lambda, SageMaker, Bedrock, EC2) y pipelines modernos de DevOps/reentrenamiento.
• Lenguajes: Python de nivel de producción.