? Machine Learning Engineer (Genai/Llm/Rag) - Bluetab, An Ibm Company

Bluetab; Córdoba; Híbrido; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Teletrabajo flexible

Sedes Madrid y hubs Alicante/Barcelona

23 días de vacaciones

Tarjeta restaurante

Seguro médico

Póliza dental

Retribución flexible

Formación continua

Descripción de la vacante

Bluetab, una empresa de IBM, busca perfiles senior en Data Science y ML para diseñar y desplegar modelos de IA Generativa en entornos cloud e híbridos. Se valorará experiencia en LLMs, RAG y chatbots, y capacidad para trabajar en equipos multidisciplinares.

Ofrecen contrato indefinido, teletrabajo flexible y sedes en Madrid o hubs en Alicante, Barcelona, Bilbao y Málaga; horarios flexibles, verano intensivo, 23 días de vacaciones, seguro médico y formación continua.

Formación

• Arquitectura de microservicios con Python y FastAPI.
• Experiencia con Azure/AWS/GCP y Databricks.
• Buenas prácticas de ingeniería: pruebas con PyTest, Sonar, Fortify; CI/CD con Jenkins/OpenShift/Docker.
• Bases de datos SQL y NoSQL (MongoDB).
• NLP y IA Generativa: LLMs, RAG y ChatBots en Azure/OpenAI.
• Orquestación de agentes: MCP, LangChain, Semantic Kernel.
• Fine-tuning y entrenamiento de modelos Generativos.
• Análisis de datos y ML clásico.
• Integración de agentes autónomos con APIs/ERP/CRM.
• Metodologías ágiles: Jira, Confluence.
• Experiencia en MLOps / GenAI Ops.

Responsabilidades

• Implementación e implantación de asistentes virtuales inteligentes integrados en ecosistemas de microservicios.
• Asegurar el rendimiento, escalabilidad y robustez de los modelos en producción.
• Documentación y presentación de resultados de manera clara a equipos técnicos y de negocio.
• Coordinación de múltiples agentes inteligentes mediante frameworks de orquestación (MCP, LangChain, Semantic Kernel).

Conocimientos

Python

FastAPI

Microservices

Kafka

NLP

LLMs

LangChain

Semantic Kernel

MLOps

Azure

Herramientas

Databricks

Docker

Jenkins

OpenShift

Kubernetes

MongoDB

SQL

Descripción del empleo

¿Eres un experto/a en el área de Data Science y Machine Learning y buscas tu próximo gran reto?¡Bluetab, an IBM Company, te está buscando! Certificados como Great Place to Work & Best Place to Work , somos una empresa donde la tecnología y las personas van de la mano. ¿Qué hacemos en Bluetab? Somos el brazo especializado en Data, Cloud & AI de IBM , trabajando con compañías líderes de múltiples sectores. Diseñamos soluciones de alto impacto usando tecnologías punteras en entornos cloud e híbridos, ayudando a nuestros clientes a transformar sus estrategias de datos y analítica avanzada. En nuestra disciplina de Augmented Analytics , estamos buscando Senior Data Scientists, Machine Learning Engineers o MLOps Engineers con al menos 4‑5 años de experiencia en el diseño y desarrollo de modelos de IA enfocados/as a GenAI, apasionados/as por la analítica avanzada y con ganas de trabajar en proyectos de alto nivel técnico .

¿Qué harás en tu día a día como ML Engineer?

• Implementación e implantación de asistentes virtuales inteligentes integrados en ecosistemas de microservicios.
• Asegurar el rendimiento, escalabilidad y robustez de los modelos en producción.
• Documentación y presentación de resultados de manera clara a equipos técnicos y de negocio.
• Coordinación de múltiples agentes inteligentes mediante frameworks de orquestación (MCP, LangChain, Semantic Kernel).

Lo que nos gustaría ver en ti:

• Arquitectura de microservicios: desarrollo en Python con FastAPI , integración de REST APIs y orquestación con colas Kafka (procesos síncronos y asíncronos).
• Cloud y entornos de datos : Azure/AWS/GCP y/o sobre Databricks.
• Buenas prácticas de ingeniería : testing (PyTest, funcional y unitario), calidad de código (Sonar, Fortify), CI/CD (Jenkins, Openshift, Docker).
• Bases de datos y almacenamiento : SQL, NoSQL (ej. MongoDB).
• Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) e IA Generativa: experiencia en LLMs, RAG (Retrieval Augmented Generation) y ChatBots basados en GPT (OpenAI en Azure).
• Orquestación de agentes inteligentes: uso de frameworks y protocolos como MCP (Model Context Protocol), LangChain, Semantic Kernel u otros.
• Experiencia en fine‑tuning y entrenamiento de modelos de IA Generativa.
• Conocimiento en analítica de datos y machine learning clásico (regresiones, random forest, boosting).
• Experiencia en integración de agentes autónomos con sistemas externos (APIs, ERPs, CRMs).
• Trabajo bajo metodologías ágiles (Scrum, Kanban) con herramientas colaborativas (Jira, Confluence).
• Valorable experiencia en MLOps / GenAI Ops: despliegue de modelos en entornos productivos, versionado de modelos, automatización y monitorización.

Ahora viene lo bueno por ser bluetaber… ¿que te ofrecemos?

• Contrato indefinido con salario competitivo acorde a tu experiencia y conocimientos técnicos.
• Teletrabajo flexible , con la opción de trabajar desde nuestra sede en Madrid o en nuestros Hubs de Alicante, Barcelona, Bilbao y Málaga.
• Horarios flexibles adaptados a tu vida personal, y jornada intensiva los viernes y en los meses de verano (julio y agosto).
• 23 días de vacaciones para disfrutar y desconectar.
• Tarjeta restaurante como beneficio social adicional.
• Seguro médico y póliza dental con una amplia cobertura.
• Plan de retribución flexible : Transporte y Guardería.
• Formación continua gamificada con acceso a más de 1900 cursos y certificaciones oficiales.
• Programa de desarrollo de carrera .
• Un extra de 50€ de regalo en el mes de tu cumpleaños, para celebrarte.

Consideramos que la diversidad es enriquecedora y queremos velar por la inclusión e igualdad de oportunidades, por lo que contamos con un Plan de Igualdad y un Código Ético que recoge estos principios para garantizar la no discriminación de nuestras colaboradoras y colaboradores por cuestión de raza, color, nacionalidad, origen social, edad, sexo, estado civil, orientación sexual, ideología, opiniones políticas, religión o cualquier otra condición personal, física o social.

¿Listo/a para dar el salto a tu siguiente desafío en Data Science?

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