Descripción del empleo Diseñar desarrollar y liderar la implementación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para entornos de producción garantizando su escalabilidad fiabilidad y mantenibilidad. Definir implementar y evolucionar plataformas y pipelines de MLOps que automaticen el ciclo de vida completo de los modelos entrenamiento validación versionado despliegue monitorización y gobierno. Colaborar estrechamente con equipos de Data Science para industrializar modelos transformando prototipos y notebooks en servicios productivos de alto rendimiento. Diseñar y desarrollar APIs microservicios y arquitecturas orientadas a la integración de modelos de IA y LLMs con aplicaciones empresariales y procesos de negocio. Liderar la adopción de buenas prácticas de ingeniería del software incluyendo testing automatizado revisión de código documentación técnica observabilidad y diseño modular. Diseñar e implementar procesos de CI/CD para aplicaciones y modelos de IA promoviendo la automatización y la entrega continua. Definir e implantar estrategias de monitorización de modelos incluyendo métricas de rendimiento detección de drift calidad de datos explicabilidad y alertado. Integrar soluciones de IA con plataformas de datos arquitecturas cloud y ecosistemas empresariales asegurando altos estándares de seguridad rendimiento y resiliencia. Participar en el diseño de arquitecturas de referencia para soluciones de IA estableciendo estándares técnicos patrones de desarrollo y mejores prácticas dentro de la organización. Actuar como referente técnico proporcionando mentoría a perfiles junior y colaborando en la toma de decisiones tecnológicas y la evolución de la plataforma de IA. Trabajar en equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles colaborando con áreas de negocio ingeniería arquitectura y operaciones para maximizar el impacto de las soluciones de IA. Requisitos Más de 5 años de experiencia diseñando desarrollando e industrializando soluciones de Inteligencia Artificial Machine Learning o IA Generativa en entornos empresariales. Sólida experiencia en ingeniería del software aplicando principios de diseño arquitectura testing automatizado revisión de código documentación y buenas prácticas de desarrollo. Dominio de Python y del ecosistema de IA/ML incluyendo frameworks como PyTorch TensorFlow scikit-learn Hugging Face Transformers y librerías para IA Generativa. Experiencia demostrable en el diseño e implementación de plataformas y pipelines de MLOps que cubran el ciclo de vida completo de modelos y aplicaciones de IA. Conocimiento avanzado de control de versiones con Git y de procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD). Experiencia en contenerización y orquestación de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes. Experiencia desarrollando y desplegando servicios de IA mediante APIs REST microservicios procesamiento batch y arquitecturas orientadas a eventos. Experiencia en arquitecturas cloud sobre Azure AWS o Google Cloud Platform aprovechando servicios nativos para IA datos y despliegue. Conocimiento en integración de soluciones de IA con plataformas de datos arquitecturas distribuidas y ecosistemas empresariales. Experiencia colaborando con equipos multidisciplinares y capacidad para liderar decisiones técnicas mentorizar a otros ingenieros y comunicar soluciones complejas a diferentes perfiles. Se valorará especialmente Experiencia en IA Generativa incluyendo el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs RAG (Retrieval-Augmented Generation) agentes inteligentes y orquestación mediante frameworks como LangChain LlamaIndex o Semantic Kernel. Experiencia trabajando con plataformas de IA y MLOps como Azure AI Foundry Azure Machine Learning MLflow Kubeflow Vertex AI Amazon SageMaker o plataformas equivalentes.

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Senior AI Engineer (m/f/d)