Cognitive AI Engineer with Disability Certificate
Cognitive AI Engineer with Disability Certificate
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Job Description
We are looking for a Cognitive AI, Agents, and Human Interaction profile that combines technical artificial intelligence engineering capabilities with sensitivity toward human factors, cognitive psychology, human-machine interaction, and the evaluation of people-centered intelligent systems. The role is oriented toward supporting the design, implementation, experimentation, and validation of cognitive AI solutions capable of interpreting language, processing context, reasoning about goals, generating plans, interacting with humans, and supporting decision-making or automation tasks in security, robotics, cybersecurity, and defense environments.
Implementation of cognitive AI modules:
- Implement components for language understanding, intent classification, entity extraction, constraints, and context.
- Develop prototypes for the generation of structured specifications, plans, task trees, or conceptual Behavior Trees.
Development of agents and interactive systems:
- Collaborate in the development of agents based on LLMs, RAG, embeddings, memory, tools, and decision flows.
- Implement human-machine interaction tests via text, voice, graphical interfaces, simulators, or robotic environments.
Cognitive, behavioral modeling, and human factors:
- Define conceptual frameworks based on attention, memory, perception, decision-making, mental workload, learning, and trust.
- Translate psychological and cognitive constructs into measurable variables applicable to AI systems.
Experimentation, evaluation, and data analysis:
- Execute training, validation, and comparison experiments for AI models.
- Prepare datasets, clean data, document preprocessing processes, and ensure experimental traceability.
Generative AI, multimodal models, and decision support systems:
- Use LLM APIs and frameworks for generation, classification, extraction, reasoning, and evaluation tasks.
- Implement basic or intermediate flows of prompting, embeddings, RAG, vector stores, and response evaluation.
MLOps, quality, security, and documentation:
- Use Git, GitHub/GitLab, and collaborative development best practices.
- Support reproducible pipelines with MLflow, DVC, Docker, notebooks, and basic CI/CD.
- Mandatory requirement: Possession of a legally recognized and valid Disability Certificate of 33% or higher.
Education:
- Bachelor's or Master's degree in Computer Engineering, Telecommunications, Mathematics, Physics, Data Science, Artificial Intelligence, or related disciplines.
Or:
- Neuroscience, Cognitive Sciences, Human Factors, Cognitive Ergonomics, HCI, or related disciplines.
- Complementary training in AI, data science, statistics, programming, robotics, autonomous systems, cybersecurity, or simulation is valued.
Experience:
- Practical experience in Python, data analysis, AI model prototyping, or the development of technological solutions.
- Experience in academic projects, personal projects, internships, R&D collaborations, or professional environments related to AI, data, HCI, or human factors.
- Experience in NLP, generative AI, agents, simulation, audio, vision, robotics, or cybersecurity is valued.
- Experience in the design and analysis of behavioral experiments is valued.
- Experience in psychological, cognitive, usability, or human factors evaluation is valued.
Technical Knowledge:
- Programming: Python as the primary language; C++ is valued.
- AI/ML Frameworks: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn.
- Data: Pandas, NumPy, visualization, notebooks, data cleaning, and analysis.
- Deep learning fundamentals: CNN, RNN/LSTM, transformers, and basic generative models.
- Initial or intermediate knowledge of LLMs, embeddings, RAG, prompting, model APIs, and agents.
- Version control: Git, GitHub/GitLab.
- Valued: Docker, MLflow, DVC, CI/CD, ROS2, audio processing, computer vision, or simulators.
- Applied statistics, experimental design, and behavioral analysis.
- Permanent contract.
- Flexible working hours to balance your personal life and professional development. Flexible start and end times.
- Hybrid modality (Carabanchel area). 60% remote work / 40% on-site.
- Remuneration according to your experience, education, and development.
- Flexible remuneration.
- 23 working days of vacation + agreement days.
- Facility accessibility: Offices located in Carabanchel equipped with an elevator at the rear of the building (the workplace restrooms are not adapted for severe reduced mobility).
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Buscamos un perfil de IA Cognitiva, Agentes e Interacción Humana que combine capacidades técnicas de ingeniería de inteligencia artificial con sensibilidad hacia factores humanos, psicología cognitiva, interacción humano máquina y evaluación de sistemas inteligentes centrados en las personas. El rol está orientado a apoyar el diseño, implementación, experimentación y validación de soluciones de IA cognitiva capaces de interpretar lenguaje, procesar contexto, razonar sobre objetivos, generar planes, interactuar con humanos y apoyar tareas de decisión o automatización en entornos de seguridad, robótica, ciberseguridad y defensa.
Implementación de módulos de IA cognitiva:
- Implementar componentes para comprensión de lenguaje, clasificación de intenciones, extracción de entidades, restricciones y contexto.
- Desarrollar prototipos para generación de especificaciones estructuradas, planes, árboles de tareas o Behavior Trees conceptuales.
Desarrollo de agentes y sistemas interactivos:
- Colaborar en el desarrollo de agentes basados en LLMs, RAG, embeddings, memoria, herramientas y flujos de decisión.
- Implementar pruebas de interacción humano-máquina mediante texto, voz, interfaces gráficas, simuladores o entornos robóticos.
Modelado cognitivo, conductual y factores humanos
- Definir marcos conceptuales basados en atención, memoria, percepción, toma de decisiones, carga mental, aprendizaje y confianza.
- Traducir constructos psicológicos y cognitivos en variables medibles aplicables a sistemas de IA.
Experimentación, evaluación y análisis de datos:
- Ejecutar experimentos de entrenamiento, validación y comparación de modelos de IA.
- Preparar datasets, limpiar datos, documentar procesos de preprocesamiento y asegurar trazabilidad experimental.
IA generativa, modelos multimodales y sistemas de apoyo a la decisión:
- Usar APIs y frameworks de LLMs para tareas de generación, clasificación, extracción, razonamiento y evaluación.
- Implementar flujos básicos o intermedios de prompting, embeddings, RAG, vector stores y evaluación de respuestas.
MLOps, calidad, seguridad y documentación:
- Utilizar Git, GitHub/GitLab y buenas prácticas de desarrollo colaborativo.
- Apoyar pipelines reproducibles con MLflow, DVC, Docker, notebooks y CI/CD básico.
- Requisito obligatorio: Estar en posesión de un Certificado de Discapacidad igual o superior al 33% legalmente reconocido y en vigor.
Formación:
- Grado o Máster en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o disciplinas afines.
O bien:
- Neurociencia, Ciencias Cognitivas, Factores Humanos, Ergonomía Cognitiva, HCI o disciplinas relacionadas.
- Valorable formación complementaria en IA, ciencia de datos, estadística, programación, robótica, sistemas autónomos, ciberseguridad o simulación.
Experiencia:
- Experiencia práctica en Python, análisis de datos, prototipado de modelos de IA o desarrollo de soluciones tecnológicas.
- Experiencia en proyectos académicos, personales, prácticas, colaboraciones en I+D o entornos profesionales relacionados con IA, datos, HCI o factores humanos.
- Valorable experiencia en NLP, IA generativa, agentes, simulación, audio, visión, robótica o ciberseguridad.
- Valorable experiencia en diseño y análisis de experimentos conductuales.
- Valorable experiencia en evaluación psicológica, cognitiva, de usabilidad o de factores humanos.
Conocimientos técnicos:
- Programación: Python como lenguaje principal; C++ valorable.
- Frameworks de IA/ML: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn.
- Datos: Pandas, NumPy, visualización, notebooks, limpieza y análisis de datos.
- Fundamentos de deep learning: CNN, RNN/LSTM, transformers y modelos generativos básicos.
- Conocimientos iniciales o intermedios de LLMs, embeddings, RAG, prompting, APIs de modelos y agentes.
- Control de versiones: Git, GitHub/GitLab.
- Valorable: Docker, MLflow, DVC, CI/CD, ROS2, procesamiento de audio, computer vision o simuladores.
- Estadística aplicada, diseño experimental y análisis de comportamiento.
- Contrato indefinido.
- Jornadas de trabajo flexibles para que puedas conciliar tu vida personal y tu desarrollo profesional. Entrada y salida flexible.
- Modalidad híbrida (zona Carabanchel). 60% teletrabajo / 40% presencialidad.
- Retribución acorde con tu experiencia, formación y desarrollo.
- Retribución flexible.
- 23 días laborables de vacaciones + días por convenio.
- Accesibilidad de instalaciones: Oficinas ubicadas en Carabanchel equipadas con ascensor por la parte trasera del edificio (los aseos del centro de trabajo no están adaptados para movilidad reducida severa).