Ingeniero de Plataformas de IA (OneAI)

• Más de 3 años de experiencia en IA aplicada, aprendizaje automático (machine learning) o ingeniería de software, con entrega práctica de soluciones de IA/ML en entornos de producción.

• Experiencia demostrada en el diseño y despliegue de infraestructura de IA de alto rendimiento, centrándose específicamente en la escalabilidad y la fiabilidad de las cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento.

• Trayectoria demostrada en el despliegue de Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) a escala, con conocimientos profundos de motores de servicio (por ejemplo, vLLM) y herramientas de ajuste fino (por ejemplo, Unsloth).

• Experiencia en la creación de plataformas o cadenas de herramientas centradas en la IA que gestionen el ciclo de vida del modelo (versionado, despliegue y descubrimiento).

• Experiencia con la orquestación de GPU y la optimización de cargas de trabajo para entornos de nube, distribuidos o a gran escala, y la colaboración con equipos de plataforma o infraestructura.

• Experiencia práctica con motores de inferencia de alto rendimiento (por ejemplo, vLLM) y herramientas de ajuste fino (por ejemplo, Unsloth).

• Competencia en la integración con el ecosistema de Hugging Face (Transformers, Hub, Datasets) para la gestión de modelos y datos.

• Experiencia en la implementación de herramientas de monitorización para realizar el seguimiento de métricas de IA a nivel de sistema, como el rendimiento de tokens, la latencia, la utilización de la GPU y las tasas de error.

• Experiencia en el diseño e implementación de APIs escalables y fiables para el aprovisionamiento de cómputo y la programación de cargas de trabajo.

• Experiencia trabajando con plataformas de nube y entornos de contenedores (por ejemplo, OpenNebula, Kubernetes).

• Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas con una mentalidad práctica y experimental.

• Capacidad para trabajar de forma independiente en entornos técnicos complejos y de rápido movimiento.

• Comodidad colaborando en equipos distribuidos y participando en comunidades de código abierto.

• Grado o Máster en Informática, Tecnologías de la Información o Ingeniería.

Como somos un equipo internacional, por favor, envía tu CV en inglés.

• Se requiere un nivel avanzado de inglés (B2 o superior).

Algunos de nuestros beneficios y ventajas varían según la ubicación y el tipo de empleo, pero nos enorgullece ofrecer a los empleados lo siguiente:

• Paquete de compensación competitivo y remuneración flexible: Comidas, Transporte, Guardería/Cuidado infantil.

• Estación de trabajo personalizada (macOS, Windows, Linux).

• Seguro médico privado.

• Tiempo libre retribuido: Vacaciones, Tiempo Personal, Baja por enfermedad, Permiso parental.

• Tarde libre todos los viernes y durante el verano.

• Empresa remota con una brillante sede central ubicada en Madrid; oficinas en Boston (EE. UU.), Bruselas (Bélgica) y Brno (República Checa); y acceso a espacios de oficina cerca de tu ubicación cuando sea necesario. Durante el primer año, con fines de incorporación y para la participación en ciertos proyectos, los empleados deberán poder asistir a eventos y reuniones presenciales en nuestras oficinas de Madrid y otras ciudades europeas. Todos los empleados también deben asistir a nuestras reuniones generales presenciales de toda la empresa dos veces al año.

• Equilibrio saludable entre la vida laboral y personal: Fomentamos el derecho a la Desconexión Digital y promovemos la armonía entre la vida personal y profesional de los empleados.

• Opciones de contratación flexibles: Jornada Completa/Jornada Parcial, Empleado (España/EE. UU.) / Contratista (otras ubicaciones).

• Estamos construyendo una increíble cultura de "Engineering First" y tu opinión importa: Prospera en el entorno de alta energía de una empresa joven donde se valora la apertura, la colaboración, la toma de riesgos y el crecimiento continuo.

• Estar expuesto a un amplio ecosistema tecnológico. Fomentamos el aprendizaje y la investigación de nuevas tecnologías y métodos como parte de tus tareas diarias.

Buscamos un AI Platform Engineer para contribuir al diseño, implementación y despliegue de capacidades avanzadas de IA dentro de OneAI, nuestra plataforma para operar cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento de alto rendimiento en diversos entornos de nube y edge aprovechando OpenNebula.

En este puesto, serás responsable de integrar frameworks, herramientas y motores de IA de vanguardia (como vLLM, PyTorch y Unsloth) en una plataforma de IA segura, escalable y altamente observable que pueda aprovisionar cómputo, programar cargas de trabajo y exponer APIs fiables para todo el ciclo de vida del modelo de IA, el proceso de servicio (serving) y de ajuste fino (fine-tuning).

Más allá de la infraestructura backend, ayudarás a dar forma a la experiencia de usuario de OneAI diseñando flujos de trabajo intuitivos para la gestión de modelos, la configuración de despliegues y la operación de trabajos de inferencia y entrenamiento. Un enfoque clave será la integración con repositorios públicos de modelos como Hugging Face para agilizar el descubrimiento, la importación, el versionado y el despliegue de modelos y conjuntos de datos directamente en los despliegues de la nube de OpenNebula.

Trabajando en la intersección de la IA aplicada, la ingeniería de sistemas y el diseño de productos, garantizarás que la inferencia y el entrenamiento sean eficientes a escala. Las áreas de enfoque clave incluyen el establecimiento de estrategias de despliegue, la optimización del rendimiento y la eficiencia de costes, la implementación de operaciones conscientes de la GPU (GPU-aware) y la creación de herramientas de observabilidad integrales para monitorizar la latencia, el rendimiento (throughput), la utilización y las tasas de error.

• Diseñar, implementar y desplegar capacidades avanzadas de IA dentro de la plataforma OneAI.

• Dar forma a la experiencia del usuario final mediante el diseño de flujos de trabajo intuitivos para la gestión de modelos, la configuración del despliegue y la operación de trabajos.

• Agilizar el ciclo de vida del modelo integrando repositorios públicos (por ejemplo, Hugging Face) para un descubrimiento, importación, versionado y despliegue sin interrupciones.

• Cerrar la brecha entre la ingeniería de sistemas y el diseño de productos para garantizar una transición fluida de la infraestructura backend a las funcionalidades de usuario.

• Integrar frameworks y motores de IA de vanguardia, como vLLM, NVIDIA Dynamo y Unsloth, en un entorno seguro y escalable.

• Aprovechar OpenNebula para orquestar cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento de alto rendimiento en diversos entornos de nube y edge.

• Desarrollar y mantener APIs fiables para el aprovisionamiento de cómputo y la programación de cargas de trabajo.

• Implementar operaciones conscientes de la GPU para garantizar una asignación de recursos y una utilización del hardware óptimas.

• Construir suites de observabilidad integrales para monitorizar y realizar el seguimiento de métricas críticas, incluyendo latencia, rendimiento, utilización y tasas de error.

• Establecer y perfeccionar estrategias de despliegue y flujo de trabajo para garantizar que las cargas de trabajo de IA sigan siendo eficientes y estables a escala.

• Optimizar la arquitectura del sistema para equilibrar el alto rendimiento con la eficiencia de costes.

• Investigar e integrar herramientas y motores de IA emergentes para mantener la plataforma OneAI a la vanguardia de la industria.

• Analizar los cuellos de botella del rendimiento para iterar sobre la eficiencia de los procesos tanto de entrenamiento como de inferencia.