Ingeniero de IA

Lo que necesitarás 👀

• Experiencia en MLE aplicado: Tienes una trayectoria demostrada lanzando funcionalidades de Machine Learning en un entorno centrado en el producto. Prefieres "lo que funciona en la práctica" frente a "lo que funciona en la teoría".
• Conciencia de la vanguardia tecnológica: Eres un "early adopter" de las nuevas tecnologías de IA. Estás íntimamente familiarizado con las compensaciones entre los modelos de vanguardia y sabes cómo intercambiarlos o hibridarlos para obtener el máximo impacto.
• Mentalidad experimental y analítica: Entiendes la importancia de los experimentos controlados. Sabes cómo diseñar un benchmark, crear un "Gold Dataset" y utilizar los datos para demostrar que un nuevo prompt o modelo es una mejora real.
• Experiencia práctica en LLM: Experiencia profunda y práctica en la orquestación de LLM, bases de datos vectoriales y marcos de evaluación.
• Dominio del stack técnico: Nivel experto en Python y experiencia escribiendo código de nivel de producción.
• Mentalidad de producto: Piensas en el usuario. Puedes identificar cuándo el comportamiento de un modelo puede ser técnicamente correcto pero resulta en una mala experiencia de usuario, y sabes cómo iterar para mejorarla.
• Experiencia: Más de 3 años de experiencia en roles de ML o Ingeniería de Software, con al menos más de 2 años de experiencia práctica construyendo y escalando funciones impulsadas por GenAI/LLM.
• Proactivo, capaz de asumir la responsabilidad e iniciativa, con gran energía y resistencia
• Decisivo y orientado a la acción, capaz de tomar decisiones rápidas incluso cuando falta información
• Altamente motivado, independiente y profundamente apasionado por la sostenibilidad y el impacto
• Excelentes habilidades de comunicación oral y escrita en inglés (mínimo nivel C1 - usuario competente).

Deseable ✨

• Experiencia en una start-up.
• Ecosistema de IA en la nube: Familiaridad con plataformas y servicios de GenAI gestionados como OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock o GCP Vertex AI.
• Credenciales de constructor activo: Un portafolio o GitHub que muestre proyectos paralelos en los que se experimente con los últimos paradigmas de IA (por ejemplo, sistemas multiagente, ejecución de LLM local, etc.).

Lo que ofrecemos 🥁

• Compensación competitiva, tanto en términos de salario base como de planes de acciones (equity) que te permitan participar en nuestro éxito
• Flexibilidad en las formas de trabajo, tanto en tu horario como en tu ubicación, ya sea que prefieras trabajar desde casa, en la oficina o en el extranjero con acceso a una red global de espacios de co-working
• Generosos esquemas de tiempo libre retribuido, incluyendo vacaciones, año sabático, observancia religiosa y días de compensación
• Beneficios significativos incluyendo cobertura de salud privada, programas de fitness y bienestar a través de Wellhub, y ayudas para el teletrabajo para ayudarte a configurar tu oficina en casa y cubrir gastos mensuales
• Desarrollo profesional con un presupuesto anual de formación para conferencias, cursos, certificaciones y acceso a las mejores plataformas de e-learning del mercado
• Entorno colaborativo con múltiples oficinas en todo el mundo, actividades y eventos de equipo regulares, así como grupos de recursos liderados por empleados

Sobre el puesto 💻

Buscamos un AI Engineer que prospere en la intersección de la experimentación rápida y el desarrollo ágil de productos. En este puesto, serás el puente entre los últimos avances en IA y el impacto tangible en el producto. No te limitarás a seguir una hoja de ruta; ayudarás a definirla demostrando qué es posible con los últimos modelos y arquitecturas de vanguardia. Serás responsable del "bucle de calidad": pasar de una prueba de concepto prometedora a un producto altamente fiable, optimizado y validado.

Lo que estarás haciendo 🚀

Como ingeniero de IA, serás responsable de:

• Desarrollo centrado en el producto: Diseñar y ejecutar experimentos para mejorar las capacidades de GenAI. No se trata solo de la "precisión" en el vacío, sino de optimizar el valor para el usuario, la fiabilidad y la rentabilidad.
• Sistemas de evaluación: Construir el "Golden Path" para la calidad. Diseñarás e implementarás suites de evaluación robustas y multidimensionales (por ejemplo, utilizando "LLM-as-a-judge", comprobaciones semánticas y pruebas unitarias) para garantizar que nuestras funciones estén listas para producción y sean resistentes a las alucinaciones.
• Optimización avanzada de RAG y razonamiento: Ir más allá del "RAG ingenuo". Implementarás y ajustarás estrategias de recuperación avanzadas (por ejemplo, búsqueda híbrida, reranking, recuperación agéntica) y optimizarás bucles de razonamiento complejos (por ejemplo, CoT, ReAct) para que nuestros agentes actuales y futuros sean más inteligentes y fiables.
• Ajuste de modelos de nivel de producción: Liderar la estrategia de cuándo, y si, pasar más allá del simple prompting. Supervisarás los flujos de trabajo de ajuste fino supervisado (SFT) y de ajuste fino eficiente en parámetros (LoRA) para adaptar los modelos a nuestros dominios de producto específicos.
• Ingeniería de rendimiento y costes: Equilibrar el triángulo "Calidad-Coste-Latencia". Encontrarás formas de mantener resultados de alta calidad optimizando el uso de tokens y reduciendo la latencia de inferencia.

Ubicación 🌍

El puesto tiene base en España

Modalidad de trabajo: Remoto / Híbrido