Key skills
PythonSQLCMachine LearningMLRAGMLOpsData EngineeringCI/CD
About this role
Role Overview
- Diseñar y desarrollar soluciones de IA/ML end-to-end (desde el prototipo hasta producción).
- Definir la arquitectura del sistema (modelos, servicios, pipelines de datos, inferencia en tiempo real/batch).
- Entrenar, evaluar y mejorar modelos (feature engineering, experimentación, métricas, análisis de errores, mitigación de sesgos).
- Industrializar modelos (MLOps): versionado, reproducibilidad, CI/CD, despliegue, monitorización, retraining, gestión de drift.
- Optimizar rendimiento y costes (latencia, throughput, cuantización, batching, ...).
- Asegurar calidad y gobernanza: trazabilidad, documentación, cumplimiento (privacidad, seguridad, políticas internas, auditoría).
- Contribuir a la calidad del código y a las buenas prácticas del equipo, apoyando a perfiles junior y mid.
Requirements
- Experiencia desarrollando y desplegando modelos de Machine Learning en entornos de producción.
- Experiencia con LLMs: prompting, RAG, embeddings, fine-tuning y evaluación de calidad.
- Buen dominio de Python y fundamentos de ingeniería de software (testing, clean code, diseño de APIs).
- Data engineering básico-medio: SQL, calidad de datos, pipelines (batch/stream), formatos y orquestación.
- Capacidad para explicar decisiones técnicas, riesgos y trade-offs a públicos técnicos y no técnicos.
Tech Stack
- Python
- SQL
Benefits
- Proyectos de IA con impacto real y visibilidad.
- Trabajo cercano con equipos multidisciplinares y para un cliente muy top en el sector banca.
- Espacio para aprender, experimentar y proponer mejoras técnicas.
- Entorno colaborativo y diverso.
- Flexibilidad y cultura orientada a resultados.