Ingeniero o Ingeniera de IA Cognitiva con Certificado de Discapacidad

• Requisito obligatorio: Estar en posesión de un Certificado de Discapacidad igual o superior al 33% legalmente reconocido y en vigor.

Formación

• Grado o Máster en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o disciplinas afines.

O bien:

• Neurociencia, Ciencias Cognitivas, Factores Humanos, Ergonomía Cognitiva, HCI o disciplinas relacionadas.

Experiencia

• Experiencia práctica en Python, análisis de datos, prototipado de modelos de IA o desarrollo de soluciones tecnológicas.
• Experiencia en proyectos académicos, personales, prácticas, colaboraciones en I+D o entornos profesionales relacionados con IA, datos, HCI o factores humanos.

Conocimientos técnicos

• Programación: Python como lenguaje principal; C++ valorable.
• Frameworks de IA/ML: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn.
• Datos: Pandas, NumPy, visualización, notebooks, limpieza y análisis de datos.
• Fundamentos de deep learning: CNN, RNN/LSTM, transformers y modelos generativos básicos.
• Conocimientos iniciales o intermedios de LLMs, embeddings, RAG, prompting, APIs de modelos y agentes.
• Control de versiones: Git, GitHub/GitLab.
• Estadística aplicada, diseño experimental y análisis de comportamiento.

• Valorable formación complementaria en IA, ciencia de datos, estadística, programación, robótica, sistemas autónomos, ciberseguridad o simulación.
• Valorable experiencia en NLP, IA generativa, agentes, simulación, audio, visión, robótica o ciberseguridad.
• Valorable experiencia en diseño y análisis de experimentos conductuales.
• Valorable experiencia en evaluación psicológica, cognitiva, de usabilidad o de factores humanos.
• Valorable: Docker, MLflow, DVC, CI/CD, ROS2, procesamiento de audio, computer vision o simuladores.

• Retribución acorde con tu experiencia, formación y desarrollo.
• Retribución flexible.
• 23 días laborables de vacaciones + días por convenio.

Buscamos un perfil de IA Cognitiva, Agentes e Interacción Humana que combine capacidades técnicas de ingeniería de inteligencia artificial con sensibilidad hacia factores humanos, psicología cognitiva, interacción humano máquina y evaluación de sistemas inteligentes centrados en las personas. El rol está orientado a apoyar el diseño, implementación, experimentación y validación de soluciones de IA cognitiva capaces de interpretar lenguaje, procesar contexto, razonar sobre objetivos, generar planes, interactuar con humanos y apoyar tareas de decisión o automatización en entornos de seguridad, robótica, ciberseguridad y defensa.

Implementación de módulos de IA cognitiva:

• Implementar componentes para comprensión de lenguaje, clasificación de intenciones, extracción de entidades, restricciones y contexto.
• Desarrollar prototipos para generación de especificaciones estructuradas, planes, árboles de tareas o Behavior Trees conceptuales.

Desarrollo de agentes y sistemas interactivos:

• Colaborar en el desarrollo de agentes basados en LLMs, RAG, embeddings, memoria, herramientas y flujos de decisión.
• Implementar pruebas de interacción humano-máquina mediante texto, voz, interfaces gráficas, simuladores o entornos robóticos.

Modelado cognitivo, conductual y factores humanos

• Definir marcos conceptuales basados en atención, memoria, percepción, toma de decisiones, carga mental, aprendizaje y confianza.
• Traducir constructos psicológicos y cognitivos en variables medibles aplicables a sistemas de IA.

Experimentación, evaluación y análisis de datos:

• Ejecutar experimentos de entrenamiento, validación y comparación de modelos de IA.
• Preparar datasets, limpiar datos, documentar procesos de preprocesamiento y asegurar trazabilidad experimental.

IA generativa, modelos multimodales y sistemas de apoyo a la decisión:

• Usar APIs y frameworks de LLMs para tareas de generación, clasificación, extracción, razonamiento y evaluación.
• Implementar flujos básicos o intermedios de prompting, embeddings, RAG, vector stores y evaluación de respuestas.

MLOps, calidad, seguridad y documentación:

• Utilizar Git, GitHub/GitLab y buenas prácticas de desarrollo colaborativo.
• Apoyar pipelines reproducibles con MLflow, DVC, Docker, notebooks y CI/CD básico.

• Contrato indefinido.
• Jornadas de trabajo flexibles para que puedas conciliar tu vida personal y tu desarrollo profesional. Entrada y salida flexible.
• Modalidad híbrida (zona Carabanchel). 60% teletrabajo / 40% presencialidad.
• Accesibilidad de instalaciones: Oficinas ubicadas en Carabanchel equipadas con ascensor por la parte trasera del edificio (los aseos del centro de trabajo no están adaptados para movilidad reducida severa).