AI Engineer

El AI Engineer se unirá a nuestro equipo para impulsar la creación y el despliegue de soluciones de Inteligencia Artificial de próxima generación, centrándose en el uso de modelos de lenguaje grande (LLMs) y el desarrollo de aplicaciones full stack robustas.Diseño e Implementación de Soluciones LLM: Diseñar, desarrollar y optimizar flows de IA conversacional y generativa utilizando LangFlow (o herramientas similares como LangChain/Flowise), orquestando modelos, retrieval augmented generation (RAG) y tools.Desarrollo Full Stack: Construir las aplicaciones de principio a fin, incluyendo front-end interactivos (React, Vue, o similar) y back-end escalables (Python/Flask/Django, Node.js, etc.) que sirvan de interfaz para las soluciones de IA.Integración y APIs: Crear e integrar APIs REST/GraphQL para conectar los flows de LangFlow con sistemas internos y externos, bases de datos y servicios cloud.Despliegue y Mantenimiento en Cloud: Implementar, gestionar y monitorear las soluciones de IA y las aplicaciones full stack en plataformas cloud (AWS, Azure, o GCP), utilizando prácticas de DevOps/MLOps (Docker, Kubernetes).Evaluación y Optimización de Modelos: Trabajar en la evaluación del rendimiento de los LLMs, el prompt engineering y el fine-tuning para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas.Colaboración: Trabajar estrechamente con Data Scientists, Product Owners y otros ingenieros para llevar prototipos desde la fase experimental hasta la producción.Requisitos:Must have (Imprescidible):Experiencia profunda con LangFlow/LangChain o herramientas de orquestación de LLMs.Experiencia Full Stack robusta: Dominio de Python (para Back-end y Data Science) y experiencia con un framework de desarrollo web (e.g., React, Vue, Angular para Front-end).Conocimientos sólidos en Cloud Computing (AWS, Azure o GCP) para despliegue y escalabilidad de aplicaciones.Experiencia con contenedores (Docker) y familiaridad con la infraestructura como código (Terraform o similar).Sólida comprensión de los conceptos de Machine Learning y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).Experiencia con bases de datos (SQL y NoSQL).Nice to have (Deseable):Experiencia en la implementación de patrones RAG (Retrieval-Augmented Generation).Conocimiento de MLOps y herramientas como Kubeflow o MLflow.Experiencia en el fine-tuning de modelos open-source.Familiaridad con servicios serverless en cloud (Lambdas/Functions).Contribuciones a proyectos open source relacionados con LLMs o Full Stack.¿Qué ofrecemos?Modelo 100% remoto o híbrido (2 días/semana de presencialidad).Seguro médico de salud.Wellhub, para cuidar tu salud física y mental.Retribución flexible, con ahorros fiscales en restauración, transporte, guardería, etc.28 días de vacaciones al año.Tres semanas al año de full remote.Path de carrera adaptado a tus inquietudes profesionales.Acceso a certificaciones (partners de Google, Salesforce y Adobe).Jxpert: programas de capacitación tecnológica en distintas disciplinas de Jakala.Jlab: laboratorio de pruebas de soluciones tecnológicas.Formación en idiomas.Sobre JakalaSomos un ecosistema diseñado para que el talento y las soluciones innovadoras se unan para impulsar el valor para las organizaciones, las personas y la sociedad.Actualmente, somos la empresa líder en Martech en Europa, con sede en Milán y oficinas en todo el mundo. Nuestro enfoque impulsado por datos, respaldado por una fórmula ganadora de estrategia, innovación, transformación tecnológica, compromiso y activación, es la piedra angular de nuestro trabajo.Con un equipo de 3.000 empleados, más de 900 clientes y proyectos en más de 30 países, y una facturación que supera los 500 millones de euros, Jakala es un referente en el panorama digital. Gracias a la contribución de un equipo internacional compuesto por talentos versátiles y altamente cualificados, la empresa ofrece soluciones únicas y personalizadas, anticipando los desafíos de un mercado en constante evolución. Reconocida como Empresa B, Jakala persigue sus objetivos con la firme creencia de que el bienestar de los empleados y un impacto positivo en el medio ambiente son esenciales para garantizar un crecimiento sostenible.