Senior Ai Engineer

¿Te gustaría trabajar en una empresa puntera tecnológicamente? ¿Buscas un ambiente cercano y con posibilidades de crecimiento profesional? Entonces esta oportunidad es para tiNuestros empleados lo primero. Creemos en un modelo diferente, más humano, colocamos a las personas en el centro de nuestra empresa.
Proyectos interesantes. Tecnologías de vanguardia. Metodologías ágiles.
Felicidad y baja tasa de rotación1200€ anuales de formación a la cartaRetribución flexibleUn montón de eventos increíbles, somos una gran comunidadComunidades tecnológicas para que compartas tus conocimientos e ideas con los demás equipos.
Y sobre todo… un EQUIPAZO con el que disfrutarás cada día.
En Capitole estamos buscando un/a Senior AI Engineer (ML & Generative AI) para incorporarse a un proyecto tecnológico centrado en el desarrollo de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial aplicadas a diferentes áreas de negocio.
Buscamos un perfil Senior con una base sólida en Machine Learning y experiencia práctica en Generative AI y Agentic AI, capaz de entender necesidades de negocio, identificar posibles casos de uso, analizar su viabilidad técnica y transformarlos en soluciones de IA funcionales.
Será una posición con un fuerte componente hands‑on, participando directamente en el diseño y desarrollo de soluciones desde la fase de experimentación y creación de PoCs hasta su integración, despliegue y monitorización.
Te incorporarás a un entorno de innovación y experimentación, trabajando con tecnologías como LLMs, arquitecturas RAG, sistemas multiagente y soluciones cloud en AWS y/o Azure.¿Qué harás en tu día a día?Colaborar con equipos técnicos y de negocio para identificar necesidades y oportunidades de aplicación de Inteligencia Artificial.
Analizar la viabilidad técnica de nuevos casos de uso y participar en la definición de las soluciones más adecuadas para cada necesidad.
Diseñar y desarrollar de manera hands‑on soluciones basadas en Machine Learning, Generative AI y Agentic AI.
Desarrollar aplicaciones basadas en LLMs y arquitecturas RAG, así como agentes autónomos, sistemas multiagente y flujos de trabajo agénticos.
Crear y validar PoCs, evaluando diferentes modelos, proveedores, frameworks y aproximaciones en función de las necesidades de cada iniciativa.
Participar en el ciclo end‑to‑end de las soluciones: diseño, desarrollo, integración, despliegue y monitorización.
Desarrollar APIs e integraciones de soluciones de IA, incluyendo integraciones mediante Model Context Protocol (MCP).
Participar en el despliegue de soluciones en AWS y/o Azure, aplicando buenas prácticas de MLOps y CI/CD.
Compartir conocimiento y proporcionar orientación técnica a otros perfiles del equipo.
Comunicar conceptos técnicos de forma sencilla a diferentes interlocutores y ayudar a traducir necesidades de negocio en soluciones tecnológicas viables.
Participar en un entorno de trabajo Agile/Scrum, contribuyendo a la planificación y evolución de las diferentes iniciativas.+5 años de experiencia profesional en Machine Learning, Inteligencia Artificial o posiciones relacionadas, con una base sólida y experiencia previa en proyectos de ML.
Experiencia práctica desarrollando soluciones de Generative AI y/o Agentic AI.
Experiencia sólida en Machine Learning y Deep Learning, trabajando con frameworks como TensorFlow, PyTorch, scikit‑learn o Hugging Face.
Experiencia con LLMs, RAG, embeddings y prompt engineering.
Experiencia hands‑on desarrollando soluciones agénticas, trabajando con agentes autónomos, sistemas multiagente y frameworks como Google ADK, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Agno o similares.
Conocimiento y experiencia trabajando con diferentes modelos y proveedores como OpenAI, Claude, Gemini, Llama o Mistral.
Dominio avanzado de Python.
Experiencia trabajando con APIs, OpenAI API/SDK, MCP e integraciones de soluciones de IA.+3 años de experiencia con AWS y/o Azure, especialmente en proyectos relacionados con IA/ML.
Capacidad para desarrollar soluciones de IA de forma end‑to‑end, desde la identificación del caso de uso y la creación de la PoC hasta una solución funcional.
Capacidad para entender necesidades de negocio, proponer casos de uso y evaluar su viabilidad técnica.
Autonomía, mentalidad innovadora y capacidad para desenvolverte en entornos de experimentación y cambio constante.
Inglés alto (B2/C1), con capacidad para desenvolverte profesionalmente tanto de forma oral como escrita.
Formación universitaria en Computer Science, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Data Science, Matemáticas o ámbitos técnicos relacionados.
Experiencia con bases de datos vectoriales como Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS o alternativas específicas de AWS/Azure.
Conocimientos de fine‑tuning y optimización de modelos.
Experiencia con herramientas de MLOps y gestión del ciclo de vida de modelos, como MLflow, Kubeflow o similares.
Experiencia trabajando con CI/CD, Docker y Kubernetes.
Conocimientos de arquitectura de soluciones, incluyendo microservicios, APIs y arquitecturas event‑driven.
Cono