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RESPONSABILIDADES
Desarrollo e implantación de soluciones IA
✔️ Diseñar, desarrollar y desplegar soluciones basadas en IA generativa.
✔️ Desarrollar agentes inteligentes y automatizaciones para resolver casos de uso reales.
✔️ Integrar modelos de IA y LLMs en aplicaciones y procesos corporativos.
✔️ Participar en la industrialización y evolución de soluciones de IA en producción.
MLOps, plataforma y operación
✔️ Diseñar e implementar pipelines de datos y procesos asociados al ciclo de vida del dato.
✔️ Aplicar prácticas de MLOps y DevOps para garantizar calidad, monitorización y escalabilidad.
✔️ Desarrollar e integrar APIs y servicios backend con sistemas corporativos.
✔️ Asegurar buenas prácticas de CI/CD, testing, observabilidad y seguridad.
Colaboración con negocio
✔️ Comprender procesos del negocio y detectar oportunidades de aplicación de IA.
✔️ Traducir necesidades funcionales en soluciones técnicas viables.
✔️ Colaborar con diferentes áreas en la adopción y evolución de las soluciones.
REQUISITOS OBLIGATORIOS
✔️ Experiencia en IA aplicada y/o MLOps en entornos productivos
✔️ Experiencia desplegando y operando modelos de IA o plataformas relacionadas
✔️ Ciclo de vida del dato y arquitecturas de integración
✔️ Desarrollo APIs REST, microservicios o integraciones backend
✔️ Experiencia trabajando con soluciones de IA generativa, como:
- Desarrollo de agentes inteligentes y workflows automatizados
- Frameworks y herramientas como LangChain, n8n, Azure OpenAI, OpenAI API o similares
- Integración de modelos generativos en aplicaciones o procesos corporativos
- Automatización de tareas mediante LLMs y agentes
✔️ Experiencia en entornos complejos y sistemas críticos
REQUISITOS VALORABLES
✨ Experiencia previa como DevOps Engineer, Platform Engineer, Backend Engineer o Software Engineer con evolución hacia IA
✨ Azure, AWS o GCP
✨ Docker y Kubernetes
✨ Python, Java y/o .NET
✨ Automatización de procesos
✨ Experiencia en sectores regulados o entornos donde la seguridad del dato sea un aspecto relevante