Ingeniero de IA

• Contrato indefinido.
• Horario flexible de 8-10h/17-19h y los viernes de 8-10h/14-16h.
• Horario de trabajo intensivo en agosto.
• Modelo híbrido, hasta 2 días de teletrabajo por semana.
• Entorno de trabajo dinámico.
• Remuneración flexible con Cobee.

•Experiencia demostrada en Computer Vision, Procesamiento de Imágenes e Inteligencia Artificial aplicada a problemas del mundo real.

•Experiencia práctica desarrollando y desplegando modelos de deep learning para aplicaciones basadas en visión.

•Experiencia con técnicas de preprocesamiento y postprocesamiento de imágenes en pipelines de producción.

•Experiencia en optimización de rendimiento e implementación eficiente de soluciones de IA/procesamiento de imágenes.

•Se valorará positivamente la experiencia trabajando tanto en prototipado orientado a la investigación como en desarrollo de software a nivel de producción.

•La experiencia en sistemas en tiempo real o casi en tiempo real es un plus.

• Sólidos conocimientos de los fundamentos de Computer Vision y Procesamiento Digital de Imágenes.

• Comprensión sólida de Deep Learning y arquitecturas modernas como CNNs,

Transformers y modelos de computer vision relacionados.

• Conocimientos de entrenamiento de modelos, validación, métricas de evaluación, ajuste de hiperparámetros

y preparación de datasets.

• Buen conocimiento de técnicas de mejora de imagen, filtrado, segmentación, extracción de

características, detección de objetos y seguimiento.

• Conocimientos de optimización de inferencia y flujos de trabajo de despliegue de modelos.

• Comprensión de las mejores prácticas de ingeniería de software, modularidad de código, control de

versiones y desarrollo mantenible.

• Python para el desarrollo de IA, entrenamiento de modelos, experimentación y análisis de datos.

• C++ para módulos críticos de rendimiento y pipelines de procesamiento de imágenes.

• OpenCV para el procesamiento de imagen y vídeo.

• Frameworks de deep learning como PyTorch y/o TensorFlow.

• Experiencia con herramientas de inferencia/despliegue como TensorRT, ONNX Runtime o

motores similares.

• Familiaridad con Git, herramientas de depuración y entornos de desarrollo para Linux

y/o Windows.

• La experiencia con desarrollo y aceleración basada en GPU es un plus.

• Grado en Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física o un

campo técnico relacionado.

• Un Máster o especialización en Inteligencia Artificial, Computer Vision, Machine Learning o

Procesamiento de Imágenes es un plus.

• Inglés: Competencia profesional de trabajo (nivel mínimo recomendado: B2)

• Diseñar, desarrollar y mantener soluciones basadas en Computer Vision e IA para aplicaciones de análisis de imagen y vídeo.
• Desarrollar, entrenar, validar y optimizar modelos de deep learning, incluyendo CNNs, Transformers y otras arquitecturas de vanguardia para tareas de detección, clasificación, segmentación y seguimiento.
• Implementar pipelines de preprocesamiento y postprocesamiento de imágenes para mejorar la robustez del modelo y el rendimiento general del sistema.
• Desarrollar y optimizar algoritmos de procesamiento de imágenes utilizando librerías como OpenCV para la extracción de características, filtrado, mejora, transformaciones geométricas y procesamiento analítico.
• Integrar modelos de IA en entornos de producción, garantizando una inferencia eficiente, escalabilidad y mantenibilidad.
• Desarrollar componentes de software en C++ para el procesamiento de imágenes de alto rendimiento y sistemas en tiempo real.
• Colaborar con equipos multidisciplinares para definir requisitos, validar resultados y desplegar soluciones en aplicaciones del mundo real.

• Gran capacidad analítica y de resolución de problemas.

• Capacidad para trabajar de forma independiente y proactiva en entornos técnicos.

• Buenas habilidades de comunicación y capacidad para colaborar con equipos multidisciplinares.

• Capacidad para traducir ideas de investigación en soluciones de producción robustas y

mantenibles.

• Disposición para aprender, adaptarse y explorar nuevas tecnologías.