Ingeniero IA Generativa

hace 6 días


Madrid, España Plexus Tech A tiempo completo

Descripción De La Posición Desarrollo de sistemas de Inteligencia Artificial Generativa, incluyendo el diseño, entrenamiento y despliegue de modelos de Machine Learning y Deep Learning, así como su integración en arquitecturas de software escalables. Las funciones abarcan la aplicación de técnicas avanzadas en modelos generativos open-source y vía API, sistemas RAG, arquitecturas multiagente, colaborando con equipos multidisciplinares y aplicando metodologías de trabajo orientadas a resultados. Responsabilidades Diseñar y desarrollar software siguiendo estándares de calidad y buenas prácticas. Implementar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning, Deep Learning y Generative AI. Integrar soluciones en arquitecturas de software escalables para entornos productivos. Investigar y aplicar técnicas de vanguardia en modelos generativos y metodologías asociadas. Colaborar con equipos multidisciplinares y documentar progresos, hitos y riesgos. Requisitos Mínimos Licenciatura o grado en ingeniería informática, de sistemas, industrial u otras ingenierías afines, o estudios en matemáticas, estadística, física u otros ámbitos relacionados. Mínimo 5 años de experiencia en desarrollo de software con Python. Mínimo 3 años de experiencia en desarrollo de modelos de Machine Learning y Deep Learning, con énfasis en NLP y LLMs (fine tuning y despliegue con HuggingFace: BERT, RoBERTa, DistilBERT, Llama, etc.). Experiencia en técnicas de detección de anomalías (autoencoders, isolation forests, GMM, HDBSCAN). Experiencia en CI/CD orientado a proyectos de IA (Git, Jenkins, GitLab, GitHub Actions). Conocimientos avanzados en estadística y probabilidad. Experiencia con PyTorch o TensorFlow y frameworks de aplicaciones web (FastAPI o similares). Experiencia en despliegue de modelos y sistemas de IA en entornos de streaming o tiempo real con Kafka, MQTT o gRPC. Experiencia desarrollando y desplegando con Docker, Docker-Compose e idealmente Kubernetes. Requisitos Deseables Experiencia en desarrollo de sistemas RAG y variantes (conditional, agentic, self corrective). Conocimientos en optimización de algoritmos de búsqueda y recuperación híbrida (BM25, dense retrieval, re-ranking). Experiencia en implementación de sistemas multiagente con protocolos de comunicación (A2A, ACP). Dominio de frameworks de orquestación de modelos generativos y arquitecturas multiagente (LangChain, LangGraph, CrewAI, MCP, Agno). Experiencia en gestión e integración de bases de datos vectoriales (Weaviate, Pinecone, Milvus, PgVector, MongoDB Atlas). Experiencia en uso de APIs y plataformas de LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Vertex AI, AWS Bedrock). Participación en proyectos de gran escala bajo metodologías ágiles y prácticas de MLOps/LLMOps. Se Valorará Positivamente Experiencia en fine tuning eficiente de LLMs (LoRA, QLoRA, Adapters) aplicados a dominios específicos. Desarrollo de soluciones multimodales (texto, imagen, audio, vídeo) utilizando modelos como CLIP, BLIP 2 o Perception Encoder. Experiencia en optimización de modelos para entornos de recursos limitados (quantization, pruning, distillation). Publicación de artículos o papers sobre Inteligencia Artificial, preferiblemente en IA generativa. Conocimientos en ética aplicada a IA y mitigación de sesgos en modelos generativos. Participación en competiciones técnicas o hackathons de IA (Kaggle, NeurIPS challenges, etc.). Experiencia con herramientas y entornos de MLOps como MLFlow, Kubeflow, AWS Sagemaker o similares. #J-18808-Ljbffr



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