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Profesor/a Principal – Data & AI (IT SkillSprint)

Híbrido en Madrid·Jornada parcial·Añadida hace 2 días (comprobada el 10 nov)

Ironhack

7 ofertas abiertas

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Nuestro resumen

Horario: De lunes a viernes
Modalidad: Híbrido, Madrid
Contrato: Jornada parcial
Inglés: Obligatorio
Experiencia: 3+ años

Habilidades

Esta oferta se escribió originalmente en inglés.

Requisitos

Qué buscan

Más de 3 años de experiencia profesional en ciencia de datos (y analítica), machine learning o ingeniería de IA.
Experiencia previa en enseñanza o mentoría en bootcamps de datos / IA, programas universitarios o entornos de formación técnica similares.
Python & Data: Python de calidad de producción (estructura, pruebas, reproducibilidad), Jupyter, NumPy, pandas, Polars, DuckDB, SQL, formatos de datos columnares, flujos de trabajo ETL y pipelines de datos, y visualización de datos (Matplotlib).
Fundamentos Matemáticos: álgebra lineal (operaciones matriciales, SVD/PCA), estadística y pruebas de hipótesis, y métodos numéricos (optimización, descenso de gradiente, estabilidad numérica).
Machine Learning & Deep Learning: scikit-learn, XGBoost/LightGBM, evaluación y validación de modelos (validación cruzada, prevención de fuga de datos, métricas) y redes neuronales (MLP, CNN, RNN, transfer learning) con PyTorch y/o TensorFlow.
LLMs, RAG & AI Agents: arquitectura transformer, tokenización, fine-tuning e inferencia (p. ej., vLLM), embeddings y bases de datos vectoriales (p. ej., Milvus), APIs de OpenAI/Google, tool calling, orquestación de agentes (p. ej., Google ADK) y guardrails.
MLOps & Tooling: flujos de trabajo de Git/GitHub, servicio de modelos con FastAPI, Docker, pipelines de CI/CD (GitHub Actions), monitorización y plataformas en la nube (AWS, Azure o Google Cloud; Google Colab).

Se valorará

Se valorará muy positivamente la experiencia práctica en la construcción y despliegue de modelos de ML y aplicaciones basadas en LLM (RAG, agentes de IA).
Experiencia práctica con asistentes de IA como ChatGPT, Claude, Gemini, Codex o Cursor.
Capacidad para enseñar a los estudiantes cómo utilizar la IA para la revisión de código, la depuración, la documentación y las notas de experimentos, siguiendo un enfoque por etapas: desde un uso limitado en las primeras semanas hasta un uso responsable y plenamente comprendido en trabajos de MLOps, LLM/RAG y Capstone.
Sólido conocimiento del uso responsable de la IA, incluyendo la privacidad de los datos, el sesgo, la explicabilidad y la citación y validación crítica de los resultados generados por IA.

Idiomas

Inglés fluido (C1 o superior); todas las clases y materiales didácticos se impartirán exclusivamente en inglés.
Excelentes habilidades de comunicación, con la capacidad de explicar conceptos complejos de estadística, machine learning e IA de forma clara tanto a audiencias técnicas como no técnicas.

El puesto

IT SkillSprint 2027 es un programa de formación intensiva para estudiantes universitarios de tercer año, impartido mediante una colaboración entre Ironhack, la Agencia de Innovación y Desarrollo Digital (IDDA) y el Ministerio de Ciencia y Educación de la República de Azerbaiyán.

Buscamos un Lead Teacher experimentado, dinámico y apasionado para impartir la especialidad de Data & AI del programa IT SkillSprint.

Como Lead Teacher, inspirarás, educarás y apoyarás a estudiantes universitarios de tercer año, ayudándoles a desarrollar las habilidades de ciencia de datos (y analítica), machine learning e ingeniería de IA aplicada necesarias para tener éxito en un panorama tecnológico en rápida evolución.

Serás responsable de ofrecer una experiencia académica excepcional, guiando a los estudiantes a través de proyectos prácticos y asegurando que alcancen los resultados de aprendizaje del programa.

Qué harás

Impartir clases magistrales en directo y liderar demostraciones interactivas y sesiones de codificación conjunta (code-alongs), trabajando con conjuntos de datos del mundo real, notebooks y pipelines de datos y ML de extremo a extremo.
Impartir dos horas diarias de teoría y demostraciones en directo, seguidas de dos horas de sesiones guiadas de laboratorio y práctica.
Preparar planes de lecciones diarios equilibrados y adaptados a las necesidades de aprendizaje de los estudiantes, ajustando el ritmo y los materiales según el progreso de los alumnos.
Apoyar la impartición del plan de estudios basado en el programa diseñado por el equipo de educación global de Ironhack, que cubre Python, fundamentos matemáticos, procesamiento de datos, machine learning, deep learning, MLOps, LLMs, RAG y agentes de IA.
Guiar a los equipos de estudiantes en proyectos colaborativos de gran envergadura, incluyendo el Mid-Bootcamp Weather Intelligence Project y el Final Capstone.
Apoyar a los estudiantes en la aplicación responsable y eficaz de las herramientas de IA dentro de flujos de trabajo reales de análisis de datos, machine learning e ingeniería de IA.
Administrar evaluaciones, revisar las entregas de los estudiantes y proporcionar feedback técnico oportuno, preciso y constructivo.
Liderar sesiones de preguntas y respuestas (Q&A) y apoyar a los estudiantes en diversos niveles de competencia técnica.
Coordinarse diariamente con el Teaching Assistant (TA) en la ejecución de los laboratorios y el seguimiento del progreso de los estudiantes.
Colaborar con los Programme Managers, Project Managers de Ironhack y los representantes del cliente para asegurar que los estudiantes alcancen sus objetivos académicos y profesionales.
Fomentar una comunidad de aprendizaje enérgica, de apoyo e inclusiva que acoja diferentes estilos y necesidades de aprendizaje.
Fomentar el pensamiento crítico, la colaboración y la mejora continua a lo largo de todo el programa.

Cómo trabajarás

Enero: Revisión de contenidos, preparación y adaptación de los materiales de aprendizaje.
15 de febrero: Comienzo de las clases.
Abril: Proyecto de mitad de bootcamp.
9 de julio: Fin del programa.
Logística y Condiciones del Puesto
- Grupo: Grupo de mañana.
- Horario: A tiempo parcial, 20 horas semanales, de lunes a viernes, de 09:00 a 13:30 hora de Bakú (GMT+4).
- Formato: Enseñanza remota, con tres viajes presenciales a Bakú, Azerbaiyán: Ceremonia de Apertura, Proyecto de Mitad de Bootcamp y Proyectos Finales/Graduación.
- Contrato: Contrato de profesional autónomo (freelance)
- Beneficios de viaje: Los vuelos de ida y vuelta, el alojamiento local y una dieta diaria se cubrirán íntegramente durante los periodos presenciales en Bakú.
- Potencial futuro: Posibilidad de participar en futuras ediciones del programa.