AI Engineer / Data Scientist

IRiS Grupo Tecnológico; Viladecans; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Veltech busca un/a AI Engineer/Data Scientist para desarrollar soluciones basadas en IA generativa, LLMs y agentes inteligentes. Se valorará experiencia en Python, ML y análisis de datos, con capacidad de llevar proyectos desde la experimentación hasta la producción.

El candidato trabajará con equipos de Data, Software y negocio para convertir requerimientos complejos en soluciones robustas y mantenibles, con foco en rendimiento y escalabilidad.

Formación

• Experiencia en Data Science, ML, AI Engineering o campos afines.
• Dominio de Python y librerías ML/IA.
• Conocimientos de modelos ML y DL, entrenamiento y evaluación.
• Conocimientos de IA Generativa: LLMs, prompting, embeddings, RAG.

Responsabilidades

• Desarrollo de soluciones de Advanced Analytics con ML/IA.
• Desarrollo e integración de IA Generativa y LLMs.
• Diseño de agentes inteligentes capaces de usar herramientas y ejecutar flujos.
• Experimentación y evaluación de modelos con métricas adecuadas.
• Preparación y transformación de datos para producción.
• Colaboración con Data, Software y negocio para convertir necesidades en soluciones.

Conocimientos

Python

Machine Learning

Data Science

AI Engineering

Algorithms

LLMs

Generative AI

AI Agents

Herramientas

LangChain

LangGraph

LlamaIndex

OpenAI API

Docker

Descripción del empleo

En Veltech buscamos un/a AI Engineer / Data Scientist con una sólida base en data, Machine Learning e Inteligencia Artificial, que quiera trabajar en el desarrollo de soluciones avanzadas basadas en IA generativa, LLMs y agentes inteligentes.

Buscamos un perfil técnico, con capacidad para entender problemas complejos, seleccionar y desarrollar los algoritmos adecuados y llevar soluciones de IA desde la experimentación hasta su implementación.

Responsabilidades

• Desarrollo de soluciones de Advanced Analytics: Construcción y despliegue de soluciones basadas en Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial.
• Generative AI: Desarrollo e integración de soluciones basadas en LLMs, incluyendo prompting, embeddings, RAG y otros patrones de aplicación de IA generativa.
• AI Agents: Diseño y desarrollo de agentes inteligentes capaces de utilizar herramientas, razonar sobre tareas y ejecutar flujos de trabajo de forma autónoma o semiautónoma.
• Experimentación y evaluación: Evaluación de modelos y soluciones mediante métricas adecuadas, experimentación iterativa y análisis de resultados.
• Data & Engineering: Preparación y transformación de datos, integración con diferentes fuentes y desarrollo de componentes necesarios para llevar los modelos a entornos productivos.
• Optimización: Análisis y mejora del rendimiento, precisión y eficiencia de los modelos y soluciones desarrolladas.
• Colaboración: Trabajo conjunto con perfiles de Data, Software y negocio para transformar necesidades reales en soluciones basadas en IA.

Requisitos mínimos

• Experiencia profesional en Data Science, Machine Learning, AI Engineering o campos relacionados.
• Algoritmia: Sólida base en algoritmos, estructuras de datos, modelado y resolución de problemas.
• Programación: Dominio de Python y experiencia trabajando con librerías y frameworks de Machine Learning/IA.
• Machine Learning: Conocimientos sólidos de modelos de Machine Learning y Deep Learning, así como de técnicas de entrenamiento, evaluación y optimización.
• Generative AI: Conocimientos o experiencia práctica con LLMs, prompting, embeddings, RAG y/o arquitecturas basadas en IA generativa.
• AI Agents: Interés o experiencia en el desarrollo de agentes de IA, tool calling, MCP, workflows/agentes autónomos o frameworks relacionados.
• Datos: Buen manejo de SQL y experiencia trabajando con datos para el desarrollo y evaluación de modelos.
• Producción: Capacidad para transformar prototipos y experimentos en soluciones robustas y mantenibles.

Se valorará

• Experiencia desarrollando soluciones de Advanced Analytics, Generative AI y AI Agents en entornos reales.
• Experiencia con frameworks de agentes y LLMs como LangChain, LangGraph, LlamaIndex u otros similares.
• Conocimientos de arquitecturas RAG, vector & graph databases y sistemas de búsqueda semántica.
• Experiencia con APIs de modelos como OpenAI, Anthropic u otros proveedores.
• Experiencia con Cloud, especialmente Azure.
• Conocimientos de MLOps, CI/CD, Docker o herramientas de despliegue.
• Experiencia previa en proyectos de forecasting, optimización o algoritmia aplicada.
• Experiencia en la industria de aerolíneas.

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