
Compañía tecnológica vinculada a uno de los principales grupos financieros del mercado español, inmersa en un ambicioso proceso de crecimiento y transformación tecnológica. Su área de Inteligencia Artificial está construyendo equipos especializados para desarrollar e industrializar soluciones de Machine Learning, IA generativa y agentes inteligentes con impacto real y a gran escala.
Buscamos Machine Learning Engineers con diferentes niveles de seniority para incorporarse al equipo de Inteligencia Artificial en Madrid o Barcelona.
Tu misión será participar en el diseño, desarrollo e industrialización de soluciones de IA, llevando modelos desde las primeras fases de experimentación hasta entornos productivos robustos y escalables.
Según tu experiencia, podrás evolucionar desde la implementación y despliegue de modelos hasta asumir responsabilidades sobre arquitectura, decisiones técnicas y mentoring de otros ML Engineers.
Ubicación: Madrid / Barcelona
Formarás parte de un equipo multidisciplinar trabajando junto a Data Scientists, Data Engineers, arquitectos IT y especialistas DevOps.
Entre tus principales responsabilidades estarán:
Diseñar e implementar casos de uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Desarrollar, desplegar e industrializar modelos de ML en producción.
Construir sistemas de inferencia tanto batch como en tiempo real.
Desarrollar soluciones basadas en LLMs, RAG y agentes inteligentes.
Crear e integrar APIs y servicios relacionados con modelos de IA.
Realizar testing, monitorización y optimización del rendimiento de los modelos.
Participar en revisiones de código y buenas prácticas de ingeniería.
Documentar arquitecturas e implementaciones técnicas.
Colaborar estrechamente con equipos de Data Science, Data Engineering, arquitectura y DevOps.
Para perfiles de mayor seniority, el puesto también incluirá:
Diseñar arquitecturas de IA complejas y escalables.
Participar en la evolución de plataformas cognitivas empresariales.
Definir patrones y buenas prácticas de industrialización y MLOps.
Revisar arquitecturas y tomar decisiones técnicas.
Coordinar y mentorizar a otros ML Engineers.
Formación en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Física o disciplinas similares.
Experiencia desarrollando soluciones con Python y programación orientada a objetos.
Conocimientos sólidos de Machine Learning.
Experiencia con frameworks como PyTorch, TensorFlow o Hugging Face.
Experiencia con Git y buenas prácticas de desarrollo de software.
Conocimientos de Docker y entornos contenerizados.
Experiencia o conocimientos en APIs REST y bases de datos.
Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares.
Interés por desarrollar soluciones de IA que lleguen realmente a producción.
Para posiciones senior/master se requiere además experiencia en:
Arquitecturas distribuidas.
Kubernetes.
MLOps y pipelines de CI/CD.
Infraestructura cloud en AWS, Azure o GCP.
Diseño e industrialización de sistemas de IA en producción.
Se valorará especialmente:
Experiencia trabajando con LLMs e IA generativa.
Conocimiento de frameworks como LangChain.
Experiencia desarrollando agentes inteligentes.
Experiencia construyendo arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Haber desplegado modelos de Machine Learning en producción, tanto batch como real time.
Experiencia con plataformas de ML empresariales.
Certificaciones relacionadas con Machine Learning o Cloud en AWS, Azure o GCP.
Conocimientos de observabilidad, monitorización y optimización de modelos.
Autonomía, curiosidad tecnológica y orientación al aprendizaje continuo.
Tendrás la oportunidad de incorporarte a un entorno tecnológico en fuerte crecimiento, participando en una transformación donde la Inteligencia Artificial tiene un papel estratégico. Trabajarás en proyectos de ML e IA generativa pensados para funcionar en producción y a gran escala, junto a equipos especializados en Data Science, ingeniería, arquitectura y DevOps. Es una oportunidad especialmente interesante para profesionales que quieran combinar Machine Learning con ingeniería de software, cloud y MLOps, y evolucionar hacia arquitecturas avanzadas de IA.