Ingeniero/a de IA/ML Sénior

• Experiencia en proyectos de telecomunicaciones o Network Intelligence.

• Conocimientos de topologías y arquitecturas de red.

• Experiencia trabajando con datos de redes, eventos o alarmas.

• Experiencia en sistemas de explicabilidad de modelos (XAI).

• Experiencia con arquitecturas de datos y pipelines de evaluación de modelos.

En la oficina encontrarás café, caramelos y un futbolín para relajarte y compartir buenos momentos con tus compañeros. Contamos también con seguro médico y retribución flexible.

Durante el año podrás participar en eventos internos, actividades al aire libre, jornadas lúdicas y partidos de pádel. Queremos que disfrutes tu tiempo y tengas vacaciones cuando las necesites, siempre acompañado de un equipo cercano y colaborativo.

En cuanto a tu desarrollo profesional, te apoyamos en tu crecimiento: tendrás acceso a formaciones, clases de inglés y certificaciones. Valoramos tu aprendizaje y tus aspiraciones.

Teralco Group nace en 2002 y se convierte en CONVOTIS Iberia en 2024. Desde entonces, hemos estado comprometidos con ayudar a las empresas a mejorar su rendimiento y eficiencia a través del uso de tecnología innovadora. Con nuestros más de 20 años de experiencia, hemos ayudado a numerosas compañías a implementar soluciones tecnológicas.

En CONVOTIS, Tú sumas con tu experiencia y habilidades, Tú importas en nuestra toma de decisiones y Tú eliges el camino para tu desarrollo profesional.

Buscamos incorporar un/a AI/ML Engineer para participar en el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning aplicadas al análisis y diagnóstico de redes.

La persona seleccionada trabajará en el desarrollo de modelos para detección de anomalías, correlación de eventos, análisis de causa raíz (RCA) y priorización de posibles causas, colaborando estrechamente con equipos técnicos y expertos en redes.

• Diseñar, implementar y entrenar modelos de Machine Learning para análisis de causa raíz (RCA), detección de anomalías y correlación de eventos.

• Desarrollar componentes basados en Graph Neural Networks (GNN) y modelos que tengan en cuenta la topología de red cuando sea necesario.

• Integrar componentes de GenAI/LLM para proporcionar soporte a la explicación de los resultados de los modelos.

• Crear datasets de evaluación, métricas y pipelines para validar el rendimiento y la calidad de los modelos.

• Trabajar con expertos en redes para validar la precisión de los modelos e identificar casos de fallo.

• Preparar y empaquetar modelos para su despliegue y serving mediante procesos MLOps.

• Colaborar con los equipos de ingeniería, expertos de dominio y validación para garantizar que los modelos sean precisos, explicables y aptos para entornos productivos.

Tu jornada laboral tiene flexibilidad así que puedes ajustar tu horario dentro de un margen, que será el que más te convenga. Si haces tiempo de más un día o sales antes por necesidades personales, lo compensas otro día sin problemas. Además, puedes decidir si quieres trabajar desde la oficina o desde casa.

• Experiencia en Machine Learning / Artificial Intelligence.

• Experiencia desarrollando, entrenando y evaluando modelos de ML.

• Conocimientos de detección de anomalías, correlación de eventos y/o Root Cause Analysis (RCA).

• Experiencia con Python y frameworks habituales de Machine Learning.

• Conocimientos de Deep Learning.

• Experiencia o conocimientos de Graph Neural Networks (GNN) y/o modelos basados en grafos.

• Conocimientos de GenAI y LLMs.

• Experiencia con procesos de MLOps, despliegue y serving de modelos.

• Capacidad para trabajar con equipos técnicos y expertos de negocio/dominio.

• Inglés alto (B2/C1).