ai engineer for Smart TV recommendations

Enfint; Barcelona; Presencial; EUR 55.000 - 85.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Competitive compensation

Private health insurance

International work environment

Professional development in CTV

Product impacting millions of viewers

Descripción de la vacante

Titan OS в Барселоне разрабатывает платформу Smart TV с системами рекомендаций и поиска, работающую на миллионах пользователей. Вашей задачей будет создание LLM‑агентов, прототипирование ranking‑моделей и внедрение CI/CD в сервисы на Python.

Требуется 2–3 года опыта в AI‑инженерии, сильное знание Python, SQL и ML‑фреймворков. Предлагается конкурентное вознаграждение, частная медицинская страховка и международная команда.

Formación

• 2–3 года опыта в AI-инженерии; значительный опыт разработки Gen AI и LLM

Responsabilidades

• Проектировать, строить и разворачивать LLM‑агентов для рекомендаций и поиска
• Прототипировать и обучать ранжирование и модели рекомендаций на логах взаимодействия
• Проектировать офлайн-метрики, анализировать результаты и настраивать онлайн‑A/B тесты
• Обеспечивать API‑предоставление рекомендаций и интеграцию с Go/Ruby сервисами
• Участвовать в CI/CD для данных и версионирования моделей
• Участвовать в код‑ревью и обмениваться фидбеком
• Работать с владельцами продукта над приоритетами и задачами
• Соблюдать спринты, процессы таск-менеджмента и документацию
• Помогать в установлении KPI и SLA для производительности сервиса
• Отслеживать и формировать отчеты по метрикам сервиса

Conocimientos

Python

LLM-based systems

SQL

BigQuery/PostgreSQL

Pandas/Spark

REST APIs

Educación

Bachelor's or Master's in CS/DS/ML

Herramientas

PyTorch/TensorFlow/JAX

Kafka

Flink

AWS

GCP

Prometheus

Grafana

Go

Node.js

Ruby

Descripción del empleo

Описание:

Titan OS is a Barcelona-based technology, entertainment, and advertising company developing a Smart TV platform with recommendation and information-retrieval experiences used by millions of viewers worldwide.

Задачи:

• Design, build, and deploy LLM-powered agents for recommendation and information-retrieval experiences
• Prototype and train ranking and recommendation models using large-scale interaction logs
• Design offline metrics, analyze results, and help set up or monitor online A/B tests
• Turn experiment findings into iteration plans
• Expose recommendation APIs and integrate them with existing Go and Ruby services
• Contribute to CI/CD pipelines for data and model versioning using GitHub Actions and Docker
• Participate in peer code reviews and exchange constructive feedback
• Work with product owners and teammates to prioritize and scope tasks
• Follow sprint ceremonies, ticketing workflows, and documentation practices
• Assist in establishing basic SLAs and KPIs for service performance
• Track and report service performance metrics

Требования:

• 2–3 Years of experience in AI Engineering, including significant recent experience designing and deploying Gen AI and LLM-based solutions
• Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Science, Machine Learning, or a related field
• Solid understanding of probability, statistics, linear algebra, and algorithms
• Experience with LLM-powered agents, RAG pipelines, tool/function calling, multi-step planning, and orchestration
• Proficiency in Python
• Familiarity with at least one ML/RL or deep-learning framework, such as PyTorch, TensorFlow, or JAX
• Experience with SQL, including BigQuery or PostgreSQL, and pandas or Spark
• Exposure to recommender systems
• Understanding of REST services and model endpoints
• Awareness of unit and integration testing for data pipelines
• Clear communication skills and ability to work in a fast-paced, collaborative environment
• Nice to have: familiarity with real-time stream processing with Kafka or Flink, exposure to AWS or GCP AI services, interest in LLM-based recommendation, embeddings or content understanding, basic knowledge of Prometheus or Grafana, comfort with Go, Node.js or Ruby for service integration

Условия:

• Competitive compensation
• Private health insurance
• Friendly, diverse, and international work environment
• Opportunity for professional development in the CTV industry
• Opportunity to help shape a product impacting millions of viewers