Machine Learning Engineer

Descripción de la compañía 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. Misión y ubicación del puesto 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 Descripción de responsabilidades 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. Requisitos esenciales
• 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. Requisitos deseables 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. Por qué unirse a la compañía 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.