AI Engineer
Se unirá a nuestro equipo para impulsar la creación y el despliegue de soluciones de Inteligencia Artificial de próxima generación, centrándose en el uso de modelos de lenguaje grande (LLMs) y el desarrollo de aplicaciones full‑stack robustas.
Responsibilities
- Diseño e implementación de soluciones LLM: diseñar, desarrollar y optimizar flujos de IA conversacional y generativa utilizando LangFlow (o herramientas similares como LangChain/Flowise), orquestando modelos, retrieval‑augmented generation (RAG) y herramientas.
- Desarrollo full stack: construir las aplicaciones de principio a fin, incluyendo front‑end interactivo (React, Vue o similar) y back‑end escalable (Python/Flask/Django, Node.js, etc.) que sirvan de interfaz para las soluciones de IA.
- Integración y APIs: crear e integrar APIs REST / GraphQL para conectar los flujos de LangFlow con sistemas internos y externos, bases de datos y servicios cloud.
>Despliegue y mantenimiento en Cloud: implementar, gestionar y monitorear las soluciones de IA y las aplicaciones full stack en plataformas cloud (AWS, Azure o GCP), utilizando prácticas de DevOps / MLOps (Docker, Kubernetes).
- Evaluación y optimización de modelos: trabajar en la evaluación del rendimiento de los LLMs, prompt engineering y fine‑tuning para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas.
- Colaboración: trabajar estrechamente con Data Scientists, Product Owners y otros ingenieros para llevar prototipos desde la fase experimental hasta la producción.
Qualifications
- Experiencia profunda con LangFlow/LangChain o herramientas de orquestación de LLMs.
- Experiencia full stack robusta: dominio de Python (para back‑end y data science) y experiencia con un framework de desarrollo web (React, Vue, Angular para front‑end).
- Conocimientos sólidos en Cloud Computing (AWS, Azure o GCP) para despliegue y escalabilidad de aplicaciones.
- Experiencia con contenedores (Docker) y familiaridad con infraestructura como código (Terraform o similar).
- Sólida comprensión de conceptos de Machine Learning y modelos de lenguaje grande (LLMs).
- Experiencia con bases de datos (SQL y NoSQL).
Nice to have
- Experiencia en la implementación de patrones RAG (Retrieval‑Augmented Generation).
- Conocimiento de MLOps y herramientas como Kubeflow o MLflow.
- Experiencia en el fine‑tuning de modelos open‑source.
- Familiaridad con servicios serverless en cloud (Lambda/Functions).
- Contribuciones a proyectos open‑source relacionados con LLMs o Full Stack.
What we offer
- Modelo 100% remoto o híbrido (2 días / semana de presencialidad).
- Seguro médico de salud.
- Wellhub, para cuidar tu salud física y mental.
- Retribución flexible, con ahorros fiscales en restauración, transporte, guardería, etc.
- 28 días de vacaciones al año.
- Tres semanas al año de full remote.
- Path de carrera adaptado a tus inquietudes profesionales.
- Acceso a certificaciones (partners de Google, Salesforce y Adobe).
- Programas de capacitación tecnológica en distintas disciplinas de Jakala (Jxpert).
- Laboratorio de pruebas de soluciones tecnológicas (Jlab).
- Formación en idiomas.
About Jakala
Somos un ecosistema diseñado para que el talento y las soluciones innovadoras se unan para impulsar el valor para las organizaciones, las personas y la sociedad. Actualmente, somos la empresa líder en Martech en Europa, con sede en Milán y oficinas en todo el mundo. Nuestro enfoque impulsado por datos, respaldado por una fórmula ganadora de estrategia, innovación, transformación tecnológica, compromiso y activación, es la piedra angular de nuestro trabajo.
Con un equipo de 3.000 empleados, más de 900 clientes y proyectos en más de 30 países, y una facturación que supera los 500 millones de euros, Jakala es un referente en el panorama digital. Gracias a la contribución de un equipo internacional compuesto por talentos versátiles y altamente cualificados, la empresa ofrece soluciones únicas y personalizadas, anticipando los desafíos de un mercado en constante evolución. Reconocida como Empresa B, Jakala persigue sus objetivos con la firme creencia de que el bienestar de los empleados y un impacto positivo en el medio ambiente son esenciales para garantizar un crecimiento sostenible.