GenAI/LLM ML Engineer - RAG, Microservices & Cloud

Mindmatch; León; Híbrido; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Teletrabajo flexible

Sede Madrid

Hubs Alicante

Hubs Barcelona

Hubs Bilbao

Hubs Málaga

Vacaciones 23 días

Tarjeta restaurante

Seguro médico

Póliza dental

Transporte

Guardería

Formación continua

Desarrollo de carrera

Regalo cumpleaños

Descripción de la vacante

MindMatch, parte de Bluetab (IBM Company), busca un Machine Learning Engineer especializado en GenAI/LLM/RAG para diseñar e implementar soluciones de IA en entornos cloud e híbridos. Serás responsable de crear asistentes virtuales, garantizar rendimiento y documentar resultados para clientes líderes.

Se valorará experiencia en orquestación de agentes, NLP, fines de aquilibrio de modelos y prácticas MLOps. Ubicación híbrida, con posibilidad de trabajar desde Madrid o hubs en España, y un paquete

Formación

• Experiencia en diseño y desarrollo de modelos de IA enfocados a GenAI.
• Con experiencia en integración de agentes y orquestación de flujos.

Responsabilidades

• Implementación e implantación de asistentes virtuales en microservicios.
• Asegurar rendimiento, escalabilidad y robustez en producción.
• Documentación y presentación de resultados a equipos técnicos y de negocio.
• Coordinación de agentes mediante frameworks de orquestación.

Conocimientos

Python

FastAPI

REST APIs

Kafka

NLP

LLMs

RAG

MLOps

Agile

Jira Confluence

Herramientas

Azure

AWS

GCP

Databricks

SQL

NoSQL

MongoDB

PyTest

SonarQube

Fortify

Jenkins

OpenShift

Docker

LangChain

Semantic Kernel

MCP

Descripción del empleo

MindMatch, parte de Bluetab (IBM Company), busca un Machine Learning Engineer especializado en GenAI/LLM/RAG para diseñar e implementar soluciones de IA en entornos cloud e híbridos. Serás responsable de crear asistentes virtuales, garantizar rendimiento y documentar resultados para clientes líderes.

Se valorará experiencia en orquestación de agentes, NLP, fines de aquilibrio de modelos y prácticas MLOps. Ubicación híbrida, con posibilidad de trabajar desde Madrid o hubs en España, y un paquete