• Diseñar e implementar soluciones avanzadas de IA generativa basadas en LLMs y arquitecturas RAG
• Desarrollar y orquestar sistemas de agentes autónomos (single y multi-agent)
• Construir pipelines de datos y procesos ETL para el procesamiento de grandes volúmenes de información
• Optimizar prompting, chunking, recuperación y reranking para mejorar la calidad de las respuestas
• Definir e integrar bases de datos vectoriales y analíticas en entornos escalables
• Desarrollar APIs y aplicaciones para la explotación de soluciones AI (dashboards, servicios backend)
Excluyentes:
• Experiencia mínima de 3 años como AI/ML Engineer, Data Scientist o rol similar
• Experiencia práctica en desarrollo de soluciones de GenAI y LLMs
• Experiencia en diseño e implementación de sistemas de agentes autónomos
• Dominio de Python
• Experiencia con RAG, bases de datos vectoriales y procesamiento de documentos a gran escala
• Experiencia en desarrollo de ETLs y tratamiento de datos sensibles
• Conocimiento de técnicas de prompting, chunking y reranking
• Experiencia con frameworks como LangChain, LlamaIndex, LangGraph, crewAI o Autogen
• Conocimientos en Deep Learning (Transformers) y frameworks como PyTorch o TensorFlow
• Experiencia con Spark o PySpark y entornos de datos (Databricks valorable)
• Experiencia en desarrollo de APIs (Flask u otros)
• Conocimiento en fine-tuning de LLMs o SLMs
• Experiencia con bases de datos de grafos (GraphRAG o KAG)
• Conocimiento de estrategias de caché y optimización de recursos
• Experiencia en entornos cloud (AWS) y herramientas de contenedorización (Docker)
• Conocimiento de CI/CD (Jenkins, Git)
• Experiencia en desarrollo de aplicaciones tipo Streamlit
• Modalidad flexible y posibilidad de trabajo remoto.
• Plan de carrera personalizado y formación continua
• Participación en proyectos estables con alto componente técnico.
• Flexibilidad horaria y enfoque en la conciliación.
• Beneficios sociales adaptados a tus necesidades
#LI-IR1