Senior LLMOps & LLM Engineer / AI Architect

ITCL Centro Tecnológico; Madrid; Presencial; EUR 50.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Un centro tecnológico líder en Burgos busca un Senior LLMOps & LLM Engineer / AI Architect. La posición implica diseñar arquitecturas de IA, automatizar pipelines y optimizar modelos de lenguaje. Se requiere experiencia mínima de 2 años en entornos cloud y dominio de Python. Se ofrece contrato indefinido, jornada continua y un entorno altamente creativo y colaborativo.

Servicios

Jornada continua

Condiciones flexibles de trabajo

Plan de desarrollo profesional

Ayuda a la reubicación

Formación

• Experiencia mínima de 2 años como ML / LLM Engineer o MLOps Engineer en entornos cloud o híbridos.
• Dominio de Python y control de versiones (Git).
• Experiencia en entrenamiento y fine-tuning de modelos open-source.

Responsabilidades

• Diseñar y desplegar arquitecturas de IA / LLMs.
• Construir y automatizar pipelines MLOps / LLMOps completos.
• Optimizar el entrenamiento e inferencia de LLMs.

Conocimientos

Comunicación

Resolución de problemas

Adaptación

Investigación y análisis

Educación

FP / Grado en Matemáticas, Física o Informática

Herramientas

Python

Git

Azure ML

AWS

Kubernetes

Docker

Terraform

Descripción del empleo

1.Descripción del puesto :

Senior LLMOps & LLM Engineer / AI Architect

ITCL Centro Tecnológico. Ubicación del empleo Burgos, Castilla y León, España

(Presencial).

ITCL Centro Tecnológico, necesita incorporar para su unidad de Inteligencia Artificial, un

LLM Engineer

con experiencia previa como Data Scientist o Machine Learning Engineer, especializado en el desarrollo y uso de grandes modelos del lenguaje (LLMs). El candidato ideal tendrá un sólido dominio en proyectos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y modelos de Deep Learning basados en arquitecturas tipo Transformers. Se valorará especialmente la capacidad de aprendizaje de nuevas tecnologías, así como la habilidad para comunicar ideas, procesos y resultados a distintos niveles de la organización.

2.Funciones :

Diseñar

y desplegar arquitecturas de IA / LLMs garantizando escalabilidad, seguridad y eficiencia.

Construir

y automatizar pipelines MLOps / LLMOps completos: adquisición, procesamiento, entrenamiento, fine-tuning, deployment, monitorización y retraining.

Integrar

y operar tanto modelos open-source como modelos propietarios, adaptándolos a contextos de negocio y entornos cloud o híbridos.

Transformar

PoCs en soluciones de producción, aplicando buenas prácticas de ingeniería (CI / CD, testing, trazabilidad, control de versiones y model registry).

Optimizar

el entrenamiento e inferencia de LLMs, aplicando paralelismo de modelo y datos, optimización de hiperparámetros y reducción de costes.

Diseñar

agentes inteligentes que combinen LLMs con herramientas externas (APIs, MCPs, bases de datos, sistemas de razonamiento, simuladores o entornos multimodales).

Definir

estrategias de aplicación de LLMs en casos de uso reales : chatbots, RAG (retrieval-augmented generation), agentes autónomos, análisis documental, interacción multimodal, etc.

Colaborar

con equipos de investigación, producto y negocio, traduciendo necesidades en soluciones de IA concretas y eficientes.

Mentorizar

y documentar buenas prácticas, impulsando la transferencia técnica dentro del equipo.

3.Experiencia requerida

Experiencia mínima de 2 años como ML / LLM Engineer o MLOps Engineer en entornos cloud o híbridos.

Experiencia en MLOps / LLMOps o DataOps (desde desarrollo hasta despliegue y monitorización).

Dominio de Python, control de versiones (Git), y frameworks de agentes / pipelines (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, MLflow, Weights & Biases).

Experiencia en entrenamiento, fine-tuning y serving de modelos open-source (Llama3, Qwen, Mistral, etc.) y modelos propietarios (OpenAI, Anthropic, Gemini, Claude, etc.).

Experiencia con infraestructura cloud y contenedores: Azure ML, AWS, Kubernetes, Docker, Terraform.

Conocimientos en chunking, vectorización y retrieval-augmented generation (RAG)

Experiencia valorable :

Experiencia en entrenamiento Mixture-of-Experts y optimización de inferencia.

Experiencia en entornos HPC o híbridos (cloud + on-prem)

Conocimientos de razonamiento simbólico / neurosimbólico, RLHF o integración multimodal (visión, audio, texto)

Participación en proyectos de I+D o colaboración internacional.

4.Requisitos de formación :

Formación académica mínima : FP / Grado en Matemáticas, Física o Informática.

Idiomas :

Inglés técnico. Nivel B2.

5.Habilidades requeridas :

Capacidad de comunicación, liderazgo técnico y trabajo colaborativo en entornos internacionales.

Capacidad de resolución de problemas.

Capacidad de aprendizaje y adaptación.

Capacidad de investigar, analizar y comunicar resultados de forma clara y concisa.

6.Condiciones :

Posición a cubrir : Senior LLMOps & LLM Engineer / AI Architect

Unidad I+D : Agentes IA

Lugar de trabajo : Sede central de Burgos (Presencial).

Incorporación inmediata.

Salario a convenir acorde a los requisitos del puesto y experiencia del candidato.

7. Se ofrece :

Contrato indefinido.

Absoluta discreción en el proceso de selección.

Jornada continua horario de mañana (7 : 00-15 : 00) y horario de verano (7 : 00 – 14 : 00) con condiciones flexibles de trabajo y conciliación (teletrabajo, flexibilidad horaria, permisos…)

Formar parte de la unidad de Agentes IA integrada en I+D, en un equipo multidisciplinar altamente cualificado con más de 90 profesionales (Doctores, Titulados superiores y Medios, FP), en un entorno de trabajo creativo, que desarrolla que desarrolla proyectos europeos y nacionales de investigación y para empresas de diferentes sectores, con investigaciones ad-hoc y desarrollos experimentales, con alto nivel de compromiso y con una clara vocación a soluciones de investigación muy aplicadas a mercado.

Acceso a infraestructura avanzada de cómputo propio (GPU, HPC, clústeres autonómicos).

Espacio real para la innovación, la transferencia tecnológica y la publicación científica.

Cultura abierta, multidisciplinar y creativa, orientada al impacto real de la IA generativa.

Plan individual de desarrollo de la carrera profesional (desarrollo de competencias técnicas y de gestión, evaluación anual por competencias, plan de formación anual) en un entorno de trabajo tecnológicamente avanzado.

Ayudas económicas y facilidades para seguir formándose (máster, formación avanzada, estancias en CCTT o Universidades de excelencia-referencia en tecnologías preferentemente nacionales con los que ITCL tiene acuerdos conjuntos).

Buen ambiente de trabajo, innovación y experiencia.

Plan de beneficios sociales por pertenecer a la organización.

Ayuda a la reubicación por cambio de residencia.