Ingeniero/a de IA Aplicada e Infraestructura

Buscamos talento IT especializado en Inteligencia Artificial e infraestructura En Grupo PROEDUCA, líder en educación superior online, buscamos incorporar un/a Ingeniero/a de IA Aplicada e Infraestructura para formar parte de nuestro equipo tecnológico y participar en la construcción, despliegue y operación de sistemas de Inteligencia Artificial en producción. Buscamos un perfil builder, con capacidad para llevar una idea desde la prueba de concepto hasta un sistema real, estable y escalable. Un/a profesional con sólidos conocimientos de IA aplicada y una base técnica en infraestructura, DevOps y cloud, que disfrute construyendo soluciones y haciéndose responsable de su funcionamiento en producción. Te incorporarás a un entorno donde la Inteligencia Artificial está en el centro de nuevos productos y servicios, trabajando con tecnologías actuales como LLMs, agentes, RAG, Kubernetes, Docker y plataformas de voz en tiempo real. ¿Qué harás en tu día a día?
* Diseñar y construir sistemas de IA basados en LLMs y agentes, trabajando en la orquestación de agentes, uso de herramientas, memoria y mecanismos de recuperación ante errores.
* Crear plataformas agénticas y sistemas multi-agente preparados para entornos de producción, incorporando orquestación, herramientas, memoria, sandboxing y seguridad.
* Diseñar y desarrollar plataformas de voz en tiempo real utilizando LiveKit, WebRTC/SIP, Kubernetes y pipelines tradicionales de voz basadas en STT + LLMs + TTS.
* Diseñar sistemas de RAG y participar en la adaptación de modelos mediante fine-tuning cuando aporte valor al dominio y al caso de uso.
* Construir y consumir APIs REST para exponer los sistemas de IA e integrarlos con nuestras fuentes de datos y servicios internos.
* Contenerizar y desplegar servicios mediante Docker y Kubernetes, trabajando con Dockerfiles, manifiestos y despliegues sobre clústeres.
* Automatizar la infraestructura mediante CI/CD e infraestructura como código, utilizando herramientas como Terraform y creando entornos reproducibles.
* Operar y monitorizar los sistemas desplegados mediante métricas, logs y trazas, diseñando soluciones orientadas a la observabilidad, fiabilidad y escalabilidad.
* Prototipar nuevas ideas en sprints cortos: planteamiento de hipótesis, definición de arquitectura, desarrollo y creación de demos funcionales.
* Escribir código limpio, mantenible, testeado y observable, participando activamente en las revisiones de código del equipo. ¿Qué buscamos?
* Experiencia demostrable de 3 a 5 años construyendo sistemas de IA en producción, con experiencia real llevando soluciones desde el prototipo hasta entornos productivos.
* Sólidos conocimientos de LLMs, incluyendo técnicas de prompting, generación de skills, construcción e integración de MCPs.
* Experiencia en diseño de sistemas RAG, incluyendo chunking, embeddings, bases de datos vectoriales e integración con modelos de lenguaje.
* Experiencia construyendo sistemas agénticos mediante frameworks como LangGraph, CrewAI, AutoGen o similares, así como en su orquestación.
* Buen nivel de Python, con capacidad para desarrollar código ordenado, mantenible y testeado.
* Conocimientos sólidos de infraestructura y DevOps: Docker, CI/CD, Git y línea de comandos en Linux.
* Experiencia en diseño y consumo de APIs REST, utilizando FastAPI, Flask o tecnologías equivalentes.
* Mentalidad DevOps y orientación a la operación: capacidad para trabajar no solo en la capa de aplicación, sino también en el despliegue, mantenimiento y evolución de los sistemas.
* Español a nivel profesional e inglés suficiente para trabajar con documentación técnica y librerías. Se valorará:
* Experiencia con infraestructura como código, especialmente Terraform, Ansible o herramientas equivalentes.
* Conocimientos de cloud (AWS, Azure o GCP), especialmente en servicios de cómputo, almacenamiento y redes.
* Experiencia en observabilidad, utilizando herramientas como Prometheus, Grafana y diferentes stacks de logging y tracing.
* Conocimientos de GitOps, Helm y automatización de despliegues.
* Experiencia en evaluación y observabilidad de LLMs, incluyendo evals, métricas de calidad y detección de alucinaciones.
* Experiencia con bases de datos vectoriales como pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant o similares.
* Nociones de MLOps y pipelines de datos orientados a proyectos de Inteligencia Artificial.
* Experiencia en fine-tuning de modelos, incluyendo técnicas como SFT, LoRA o equivalentes.
* Proyectos personales, contribuciones a open source o un portfolio técnico en GitHub. ¿Qué te ofrecemos?
* Contrato indefinido en un grupo educativo líder en continuo crecimiento.
* Modelo híbrido de trabajo y flexibilidad horaria.
* Incorporación a un equipo que trabaja con IA aplicada a producción real, dentro de una empresa en expansión.
* Trabajo con tecnología actual: Inteligencia Artificial aplicada, LLMs, agentes, contenedores, Kubernetes y cloud.
* Plan de desarrollo y formación continua, con acceso a nuestras plataf