Machine Learning Engineer – Generative AI

Machine Learning Engineer – Generative AI, Las Palmas de Gran Canaria

Las Palmas de Gran Canaria, Spain

Sobre Eugen
Eugen es una startup del sector InsurTech, dedicada al desarrollo de soluciones B2B SaaS para las principales aseguradoras del mercado.

¿Quiénes somos?
Fundada en 2011 como empresa independiente, hoy somos un equipo de unas 40 personas que trabajan al unísono para crear las mejores soluciones tecnológicas para el sector asegurador.

Nuestra cultura
La cultura en Eugen se construye sobre estos pilares:
- Personas primero: nuestro equipo es nuestro mayor activo.
- Innovación constante: fomentamos la mejora continua y la autocrítica.
- Comunicación efectiva: base de nuestra colaboración y éxito.
- Empoderamiento: valoramos y confiamos en las contribuciones individuales.
- Agilidad y adaptabilidad: siempre listos para evolucionar y abrazar el cambio.
- Excelencia técnica: practicamos integración y despliegue continuos para mantenernos a la vanguardia.

¿Qué esperamos de ti?
- Experiencia: mínimo 3 años en roles como Machine Learning Engineer, Data Scientist o similares.
- Competencia comunicativa: habilidades en comunicación escrita y oral para documentar modelos, resultados y colaborar con equipos multidisciplinares.
- Sólida base técnica: experiencia avanzada en Python, librerías de datos (numpy, pandas, sklearn) y frameworks de IA (TensorFlow, Keras o PyTorch).
- Conocimiento de MLOps/LLMOps: experiencia práctica en desarrollo, integración y despliegue de modelos, incluyendo flujos de trabajo con LLMs y pipelines de inferencia en producción.
- IA Generativa: experiencia o interés en el uso de modelos generativos (LLMs) para crear soluciones de valor en producto.
- LangChain y frameworks de LLMs: conocimiento o experiencia con LangChain para el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs.
- Testing: hábitos sólidos de testing para asegurar la calidad del código y los modelos.
- Uso de herramientas de IA para desarrollo: familiaridad con Cursor, Copilot u otras herramientas para mejorar la productividad.
- Sistemas y herramientas: experiencia con entornos cloud (AWS preferido), MLflow, Docker, Airflow y prácticas de ingeniería de datos/ML en producción.

Conocimientos deseables

• Metodologías ágiles: experiencia trabajando con Scrum.
• CI/CD: integración de pipelines de despliegue para modelos ML y LLMs.
• Monitorización de modelos: métricas, validación y mantenimiento post-despliegue.
• Seguridad y compliance: comprensión de normativas de seguridad y privacidad de datos en proyectos de IA.
• Optimización de costes: aplicación de FinOps en proyectos de machine learning.
• LLMOps frameworks: familiaridad con herramientas y prácticas para despliegue y gobernanza de LLMs en producción.

¿Qué realizarás?

• Desarrollo de modelos de IA: crear, entrenar y validar modelos para resolver problemas reales de negocio.
• Desarrollo con IA generativa: implementar soluciones basadas en LLMs usando frameworks como LangChain, optimizando flujos de información y procesos aseguradores.
• Testing y calidad: diseñar y ejecutar tests para garantizar la robustez y fiabilidad de los modelos y pipelines.
• Integración en producto: colaborar con equipos de desarrollo para integrar modelos en soluciones de Eugen.
• MLOps y LLMOps: aplicar buenas prácticas para garantizar escalabilidad, rendimiento y gobernanza.
• KTLO (Keep The Lights On): colaborar en tareas de mantenimiento para asegurar la estabilidad en producción.
• Medición y validación de impacto: analizar métricas y resultados para asegurar valor real.
• Colaboración multidisciplinar: trabajar junto a producto, desarrollo y DevSecOps para garantizar calidad y seguridad.
• Innovación y mejora continua: mantenerse actualizado en tendencias de IA generativa y proponer mejoras y nuevas iniciativas.

¿Qué te ofrecemos a cambio?

• 100% remoto
• Vacaciones flexibles: 23 días al año, ampliables hasta 28, y opción de festivos específicos.
• Horario flexible y jornada reducida en verano (julio y agosto).
• Retribución flexible: cheque restaurante, guardería, seguro de salud y ayuda al transporte.
• Formación continua y presupuesto para desarrollo profesional.
• Aprendizaje colaborativo en seminarios quincenales.
• Salario: acorde a experiencia y perfil (indica tu rango deseado).

¿Cómo unirte a Eugen?

El proceso de selección:

• Revisión de candidaturas
• Reunión con Recursos Humanos
• Test de conocimiento y entrevista técnica con el CTO

¿Cómo participar?

En tu CV y carta de presentación, cuéntanos:

• ¿Quién eres? Tu formación, experiencia y visión de la IA.
• ¿Qué te atrae de esta oportunidad en Eugen?
• Proyectos similares que hayas realizado.
• Tu puesto ideal y cómo te gustaría que fuera.

Integración:

• Primer mes: inducción, objetivos claros y primer sprint.
• En tres meses: participación en proyectos, revisión de PRs y feedback.
• En seis meses: autonomía plena, gestión de tareas y aportación de nuevas ideas, modelos en producción y monitorización.