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 Jakala Somos 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.