AI Engineer

Datision

Terrassa

Hybrid

EUR 42,000 - 64,000

Full time

6 hours ago
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Job summary

Datision, empresa de IA en Terrassa, busca AI Engineer para desarrollar proyectos de Inteligencia Artificial para clientes de diferentes sectores. Trabajarás en todo el ciclo: análisis, desarrollo, validación e integración, desde la experimentación hasta su aplicación en producción.

Necesitamos experiencia en ML/DL, Scikit-Learn y al menos PyTorch o TensorFlow, APIs con FastAPI, y despliegues en AWS/Azure/GCP.

Qualifications

  • Experiencia profesional desarrollando soluciones de Machine Learning / Inteligencia Artificial.
  • Experiencia real entrenando modelos para resolver problemas de negocio.
  • Buen conocimiento de Machine Learning clásico.
  • Experiencia con Deep Learning.
  • Experiencia con Scikit-Learn y al menos un framework de Deep Learning como PyTorch o TensorFlow.
  • Capacidad para analizar un problema y seleccionar el algoritmo o arquitectura más adecuada.
  • Experiencia evaluando modelos mediante métricas y procesos de validación.
  • Experiencia trabajando con datos reales y llevando desarrollos más allá de la fase puramente experimental.
  • Haber trabajado en consultoría tecnológica, startups o entornos donde se desarrollen diferentes proyectos de IA.

Responsibilities

  • Diseñar, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning.
  • Desarrollar soluciones predictivas a partir de datos reales.
  • Analizar datasets complejos e identificar patrones relevantes.
  • Trabajar con problemas de clasificación, regresión, detección de anomalías, forecasting u otros casos de uso según el proyecto.
  • Realizar feature engineering y preparación de datos para modelado.
  • Seleccionar algoritmos y arquitecturas en función de las características del problema.
  • Definir métricas, validar resultados y comparar diferentes aproximaciones.
  • Optimizar modelos existentes y analizar su comportamiento.

Skills

Machine Learning
Deep Learning
Español fluido
Autonomía

Tools

Scikit-Learn
PyTorch
TensorFlow
FastAPI
AWS
Azure
GCP
Docker
CI/CD
MLOps
Git
LLMs
RAG
AI Agents

Job description

En Datision desarrollamos soluciones de Inteligencia Artificial a medida para resolver problemas reales de negocio mediante Machine Learning, Deep Learning y tecnologías avanzadas de IA.

Nacemos de un entorno fuertemente vinculado a la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico, y trabajamos con empresas que buscan aplicar Inteligencia Artificial a retos complejos donde no existe una solución estándar.

Nuestro día a día combina investigación aplicada, desarrollo de modelos y construcción de soluciones que llegan a producción.

Y hay algo que caracteriza especialmente a Datision: somos un equipo técnico relativamente pequeño, lo que permite que cada persona tenga un impacto real en los proyectos, participe en decisiones técnicas y pueda trabajar en problemas muy diferentes.

Buscamos incorporar un/a AI Engineer que disfrute desarrollando modelos, resolviendo problemas complejos y llevando soluciones de Inteligencia Artificial desde la experimentación hasta su aplicación real.

¿Cuál será tu misión?

Formarás parte del equipo técnico de Datision participando en el desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial para diferentes clientes y sectores.

No trabajarás necesariamente sobre un único problema o producto: podrás enfrentarte a distintos retos, datasets y casos de uso, participando desde el análisis inicial hasta el desarrollo, validación e integración de la solución.

Buscamos una persona con una buena base en Machine Learning y Deep Learning, criterio técnico y capacidad para seleccionar el enfoque adecuado según cada problema.

  • Diseñar, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning.
  • Desarrollar soluciones predictivas a partir de datos reales.
  • Analizar datasets complejos e identificar patrones relevantes.
  • Trabajar con problemas de clasificación, regresión, detección de anomalías, forecasting u otros casos de uso según el proyecto.
  • Realizar feature engineering y preparación de datos para modelado.
  • Seleccionar algoritmos y arquitecturas en función de las características del problema.
  • Definir métricas, validar resultados y comparar diferentes aproximaciones.
  • Optimizar modelos existentes y analizar su comportamiento.
IA aplicada
  • Participar en proyectos de Inteligencia Artificial para diferentes sectores y clientes.
  • Convertir necesidades de negocio en problemas abordables mediante Machine Learning.
  • Investigar y probar nuevas aproximaciones cuando el problema lo requiera.
  • Participar en el diseño técnico de las soluciones.
  • Trabajar con Machine Learning clásico, Deep Learning y, cuando aporte valor, tecnologías de IA Generativa.
  • Participar en proyectos que incorporen LLMs, RAG, AI Agents u otras tecnologías de IA Generativa.
  • Integrar modelos de lenguaje dentro de soluciones y aplicaciones.
  • Evaluar diferentes modelos, herramientas y arquitecturas según las necesidades de cada proyecto.

La IA Generativa es una tecnología más dentro del stack: buscamos un perfil con una base sólida en Machine Learning, no exclusivamente especializado en LLMs.

  • Llevar modelos desde la experimentación hasta entornos productivos.
  • Desarrollar APIs y servicios para integrar modelos en aplicaciones.
  • Participar en pipelines de procesamiento e inferencia.
  • Colaborar en despliegues cloud y arquitecturas escalables.
  • Trabajar conjuntamente con otros perfiles técnicos durante todo el ciclo de vida de las soluciones.
  • Experiencia profesional desarrollando soluciones de Machine Learning / Inteligencia Artificial.
  • Experiencia real entrenando modelos para resolver problemas de negocio.
  • Buen conocimiento de Machine Learning clásico.
  • Experiencia con Deep Learning.
  • Experiencia con Scikit-Learn y al menos un framework de Deep Learning como PyTorch o TensorFlow.
  • Capacidad para analizar un problema y seleccionar el algoritmo o arquitectura más adecuada.
  • Experiencia evaluando modelos mediante métricas y procesos de validación.
  • Experiencia trabajando con datos reales y llevando desarrollos más allá de la fase puramente experimental.
  • Español fluido, necesario para la comunicación diaria con el equipo y clientes.
  • Disponibilidad para trabajar en modelo híbrido en Terrassa.
  • Experiencia con XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest u otros algoritmos de Machine Learning.
  • Experiencia con forecasting, series temporales, anomaly detection o predictive modeling.
  • Conocimientos de MLOps y ciclo de vida de modelos.
  • Experiencia desarrollando APIs con FastAPI.
  • Experiencia con AWS, Azure o GCP.
  • Docker, CI/CD y herramientas de versionado y monitorización de modelos.
  • Experiencia con LLMs, RAG y AI Agents.
  • Haber trabajado en consultoría tecnológica, startups o entornos donde se desarrollen diferentes proyectos de IA.
¿Qué buscamos en la persona?

Nos gustaría encontrar a alguien que:

  • Disfrute enfrentándose a problemas diferentes y técnicamente complejos.
  • Tenga curiosidad y ganas de seguir aprendiendo.
  • No se limite a aplicar un algoritmo, sino que quiera entender por qué funciona y cuándo utilizarlo.
  • Sea capaz de combinar rigor técnico con pragmatismo.
  • Tenga autonomía y capacidad para proponer soluciones.
  • Se sienta cómodo trabajando en un equipo técnico cercano.
  • Quiera participar en las decisiones y tener impacto real en los proyectos.

Trabajar en proyectos reales de Inteligencia Artificial, enfrentándote a problemas y sectores diferentes.

Un entorno con una fuerte cultura de innovación, investigación aplicada y desarrollo tecnológico.

La posibilidad de trabajar con Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa, seleccionando la tecnología en función del problema y no al revés.

Formar parte de un equipo técnico cercano, donde tendrás contacto directo con las personas que toman las decisiones y tus aportaciones tendrán impacto.

Participar en decisiones sobre modelos, arquitecturas y aproximaciones técnicas, con espacio para proponer y experimentar.

Aprendizaje continuo gracias a la variedad de proyectos, tecnologías y problemas.

Flexibilidad horaria y jornada intensiva los viernes.

Incorporación a un proyecto estable y con recorrido profesional.

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