Ingeniero de IA Sénior

Lo que aportarás al puesto:

• Experiencia demostrada de más de 5 años en ingeniería de datos y desarrollo de IA/sistemas en un entorno de producción
• Capacidad demostrada para lanzar soluciones iterativas y centradas en el usuario con atención a la fiabilidad y la seguridad
• Excelentes habilidades de comunicación y mentalidad colaborativa

Deseable

• Experiencia en los dominios de analytics o trading
• Experiencia con bases de datos vectoriales, generación aumentada por recuperación (RAG) o herramientas basadas en LM en producción
• Experiencia práctica con AWS, incluyendo el diseño y la operación de infraestructura en la nube de grado de producción

Senior Artificial Intelligence Engineer

¿Cuál será tu impacto?

Buscamos ingenieros con gran capacidad técnica y pragmatismo, con un enfoque principal en IA, incluyendo experiencia práctica con IA Generativa y modelos de lenguaje extensos (LLMs).

Los candidatos también deben aportar prácticas sólidas de ingeniería de software y una buena base de datos, que les permitan construir, desplegar y operar soluciones impulsadas por IA en entornos de producción. Valoramos a los ingenieros que colaboran abiertamente, se adaptan rápidamente y se centran en ofrecer resultados prácticos y utilizables.

Tus responsabilidades clave:

Habilidades Blandas

• Colaboración y Responsabilidad con Alineación
  • Compartir el trabajo de forma temprana y frecuente, haciéndolo visible mediante documentación, demostraciones y PRs incrementales
  • Asumir la responsabilidad de los entregables siguiendo la arquitectura y los flujos de trabajo del equipo
  • Comunicar claramente al equipo las decisiones, suposiciones y compensaciones (trade-offs)
  • Evitar trabajar de forma aislada en rutas críticas; buscar la alineación cuando las decisiones afecten a otros
• Curiosidad y Orientación a la Acción
  • Experimentar, validar rápidamente e iterar basándose en el feedback frecuente de los stakeholders y del equipo
  • Sugerir mejoras fundamentadas en la resolución de problemas en lugar de en preferencias tecnológicas
  • Equilibrar la exploración con la entrega, evitando la sobreingeniería en las fases iniciales
• Pragmatismo y Pensamiento Centrado en el Usuario
  • Optimizar para la adopción, claridad y confianza en Analytics y Trading
  • Realizar compensaciones sensatas para ofrecer valor utilizable de forma temprana, incluso si la solución aún no es "perfecta"
• Adaptabilidad
  • Apertura al feedback y capacidad de adaptarse a medida que el equipo y el proyecto escalan en comunicación, alcance y dirección técnica

Hard Skills

• Ingeniería de Datos y Analytics
  • SQL sólido y experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos analíticos
  • Familiaridad con plataformas de datos distribuidos (p. ej., Spark, Trino, Databricks)
  • Comprensión de modelado de datos, joins, agregaciones y compensaciones de rendimiento
• MLOps y Operaciones de Plataformas de IA
  • Experiencia operativizando sistemas basados en ML y LLM en entornos de producción
  • Familiaridad con la gestión del ciclo de vida del modelo (entrenamiento, versionado, despliegue, rollback)
  • Comprensión de la monitorización y observabilidad para sistemas de ML (rendimiento, drift, calidad de datos)
  • Experiencia con la automatización de pipelines, evaluaciones y despliegues
  • Conocimiento de consideraciones de escalabilidad, fiabilidad y costes para cargas de trabajo de IA
  • Experiencia práctica con AWS, incluyendo el diseño y la operación de infraestructura en la nube de grado de producción
• Evaluación, Fiabilidad y Seguridad
  • Comprensión de los enfoques de evaluación de IA (pruebas offline, benchmarks, revisión cualitativa)
  • Familiaridad con el registro (logging), la monitorización y la depuración de sistemas impulsados por IA
  • Conocimiento de los riesgos comunes de la IA (alucinaciones, sesgo, drift) y estrategias de mitigación
• Prácticas de Ingeniería de Software
  • Sólidos fundamentos de programación y disciplina en testing
  • Experiencia con pipelines de CI/CD y entornos de producción
  • Comodidad trabajando con requisitos en evolución y entrega iterativa

Ubicación: Madrid, España. Híbrido (3 días presenciales - Chamartín)