Jefes/as de Equipos Comerciales
Buscamos Jefes/as de Equipo Comercial en toda España para liderar y motivar equipos. El puesto ofrece comisiones sin límite, coche de empresa y crecimiento profesional mediante formación.
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Más de 91.000 ofertas activasPresencial en Alicante·Añadida hace 1 mes (comprobada el 8 oct)
166 ofertas abiertas
Esta oferta se escribió originalmente en inglés.
Experiencia con herramientas como SageMaker, Azure ML, MLflow, Kubeflow
Familiaridad con LangChain, LlamaIndex o frameworks similares
Exposición a speech analytics o IA conversacional
Experiencia con herramientas de orquestación de workflows (Airflow, Argo, etc.)
Estamos buscando un AI Engineer para unirse a nuestro creciente equipo de Data & AI. Este rol se centra en construir y escalar la plataforma que sustenta los productos de IA, asegurando que funcionen de forma fiable, eficiente y a escala.
Esta posición está fuertemente enfocada en plataforma, infraestructura, automatización, observabilidad y operaciones, más que en la creación de modelos de ML o productos de IA en sí mismos.
Trabajarás con tecnologías cloud modernas (principalmente AWS, con algo de exposición a Azure) y colaborarás estrechamente con Data Scientists, Data Engineers y equipos de Producto para llevar las soluciones de IA a producción y mantenerlas funcionando sin problemas.
Estamos abiertos a candidatos con una sólida experiencia en al menos un área principal (por ejemplo, cloud, DevOps, platform engineering o ML operations) y conocimientos fundamentales sólidos en las demás, con motivación para crecer en todo el stack de operaciones de IA.
Diseñar, construir y evolucionar nuestra plataforma de operaciones de IA
Operar y optimizar pipelines de ML y LLM (RAG, agentes, etc.)
Garantizar la fiabilidad, escalabilidad y observabilidad de los sistemas de IA
Monitorizar el rendimiento, la calidad y el drift de los modelos
Gestionar despliegues en AWS/Azure con Docker & Kubernetes
Implementar prácticas de LLMOps / AgentOps (evaluación, registro, orquestación)
Impulsar la automatización, CI/CD e infraestructura como código
Colaborar con equipos multidisciplinares para llevar las soluciones de IA a producción
Experiencia en MLOps, AIOps o en la operación de sistemas de ML en producción
Sólida formación en cloud (AWS y/o Azure)
Experiencia práctica con Docker, Kubernetes y pipelines de CI/CD
Experiencia con herramientas de monitorización y observabilidad
Conocimientos de LLMs, pipelines de RAG o agentes de IA
Sólidas habilidades en Python y comprensión del ciclo de vida de ML
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