Tech - AI Engineer

Y PARA ELLO, CREEMOS QUE SERÍA IDEAL QUE CONTARAS CON...

Experiencia

Imprescindible: +2 años de experiencia en roles técnicos relacionados con IA, Machine Learning o AI Engineering, participando en proyectos con despliegue en producción.

Formación

Imprescindible: Titulación universitaria en disciplinas STEM: ingenierías, matemáticas, física, etc.

Conocimientos técnicos

Imprescindible:

Programación avanzada en Python, uso de Git y buenas prácticas de desarrollo de software.

Experiencia práctica en Machine Learning y Deep Learning (incluyendo LLMs).

Uso de librerías y frameworks como PyTorch, Tensorflow o Scikit-Learn.

Desarrollo de aplicaciones basadas en prompt engineering, RAG y orquestación de flujos LLM.

Experiencia en frameworks como LangChain, LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel, watsonx, o similares.

Para desempeñar el rol, las skills que encajarían con el equipo y el proyecto serían:

Trabajo en equipo y actitud de colaboración

Mentalidad de ingeniería y orientación a producción.

Capacidad para diseñar sistemas complejos de forma estructurada.

Comunicación clara con perfiles técnicos y de negocio.

Espíritu colaborador

Gran capacidad de aprendizaje

Proactividad, autonomía y aprendizaje continuo.

Experiencia en metodologías ágiles (como Scrum)

Capacidad para documentar y explicar decisiones técnicas.

Valorable: Titulación de postgrado específica de machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado)

Valorable: Formación no universitaria, a título particular, en machine learning, data science o similar (Coursera, EdX, MiriadaX, K-School, etc.)

Valorable: certificaciones en el ámbito del Data Science en principales proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.)

Valorable:

Experiencia en MLOps/LLMOps: CI/CD para modelos, monitorización, control de versiones, retraining, etc.

Uso de Docker, pipelines CI/CD, Kubernetes y desarrollo de APIs REST.

Experiencia en plataformas cloud (Azure, AWS, GCP, etc.) y servicios de IA gestionados.

Conocimientos en multimodalidad (texto, imagen, audio, vídeo).

Idiomas

Imprescindible: español e inglés

• Medidas de conciliación y flexibilidad horaria.• Formación continua y certificaciones.• Modelo híbrido de teletrabajo.• Atractivo paquete de beneficios sociales.• Excelente ambiente de trabajo dinámico y multidisciplinar.• Programas de voluntariado.

La unidad de negocio de IA & Big Data en Telefonica Tech ayuda a sus clientes en su proceso de transformación digital unificando las capacidades de Inteligencia Artificial, Big Data, IoT y Blockchain. Este equipo tiene como misión ayudar a las organizaciones a aumentar sus resultados a través de una oferta global de productos y servicios como la consultoría estratégica, el despliegue de infraestructuras, el desarrollo e industrialización de modelos analíticos y la formación sobre nuevas tecnologías, entre otras. De este modo, necesitamos personas motivadas, con conocimientos reales relacionados con la temática, y ganas de seguir aprendiendo nuevas tecnologías.

El equipo de Data Science / AI Engineering es el encargado de diseñar y desplegar soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial, con un foco creciente en IA Generativa, Large Language Models (LLMs) y sistemas de agentes inteligentes.

Trabajamos con organizaciones de múltiples sectores (administración pública, industria, banca, turismo, salud, deportes, etc...) y utilizamos los principales hiperescalares cloud (Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, entre otros), aplicando metodologías ágiles y buenas prácticas de ingeniería para llevar nuestras soluciones a producción.

Buscamos personas con un perfil altamente técnico con mentalidad de ingeniería, interés por la IA Generativa y los sistemas avanzados de IA, y motivación por seguir aprendiendo y evolucionando en un entorno de innovación continua.

Como Artificial Intelligence Engineer, participarás activamente en el diseño, desarrollo, optimización y despliegue de soluciones de IA, con especial foco en su industrialización y escalado.

Tu rol estará orientado a construir sistemas de IA end-to-end, combinando modelos de Machine Learning, Deep Learning (incluyendo LLMs) con arquitecturas de software robustas, pipelines automatizados y prácticas de MLOps/LLMOps.

Algunas de las actividades en el día a día pueden incluir:

Participar en la definición de arquitecturas técnicas de soluciones de IA, alineadas con los requisitos de negocio y los estándares corporativos.

Diseñar, entrenar, evaluar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning incluyendo modelos de IA Generativa.

Desarrollar aplicaciones basadas en LLMs, como sistemas RAG, agentes inteligentes y copilots especializados.

Adaptar y optimizar LLMs mediante fine-tuning, adapters (LoRA, PEFT) y técnicas de optimización de inferencia.

Integrar fuentes de conocimiento estructuradas y no estructuradas (bases de datos, buscadores, documentos, APIs)

Construir y exponer APIs y servicios que integren LLMs en entornos productivos.

Diseñar e implementar prácticas de MLOps/LLMOps: despliegue, monitorización, observabilidad, control de costes y gobernanza.

Evaluar nuevas tendencias, modelos y frameworks de IA y agentes, y llevarlos a producción cuando aporten valor.

Garantizar aspectos de seguridad, privacidad, compliance y responsabilidad AI en sistemas basados en LLMs.

Generar documentación y realizar la transferencia de conocimiento a los distintos stakeholders.

Impartir formación técnica sobre temas de su dominio.

Mantenerse actualizado en herramientas técnicas y tendencias.