Senior ML Engineer: LLM Systems & Evaluation

Grid Dynamics

Granada

Presencial

EUR 60.000 - 90.000

Jornada completa

hace 47 horas
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Descripción de la vacante

Grid Dynamics busca un/a Senior Machine Learning Engineer para Granada, España, enfocado en sistemas LLM, RAG y evaluación de IA. Se trabajará en sistemas de próxima generación, incluidas evaluaciones de seguridad y métricas de rendimiento, colaborando con equipos de producto, ingeniería e investigación.

Se esperan al menos 5 años de experiencia en ML, dominio de Python y frameworks como PyTorch, TensorFlow o JAX, y capacidad para operar en espacios complejos con datos limitados.

Formación

  • 5+ años de experiencia en ML Engineering o campo relacionado.
  • Fuerte comprensión de fundamentos de ML y evaluación de modelos.
  • Puedo programar en Python con experiencia en PyTorch, TensorFlow o JAX.

Responsabilidades

  • Dirigir proyectos de ML desde definición del problema hasta implementación.
  • Diseñar y aplicar metodologías de evaluación para sistemas de IA y ML.
  • Crear datasets, benchmarks y métricas para medir rendimiento de modelos y productos.
  • Evaluar y mejorar sistemas basados en LLM, aplicaciones RAG, agentes y productos de IA.
  • Analizar comportamientos de modelos, identificar fallos y proponer mejoras prácticas.
  • Construir y mantener pipelines de ML, herramientas e infraestructura de evaluación.

Conocimientos

5+ años de experiencia
Python
ML fundamentos
Evaluación de modelos
Comunicación
Manejo de ambigüedades

Herramientas

PyTorch
TensorFlow
JAX

Descripción del empleo

Grid Dynamics busca un/a Senior Machine Learning Engineer para Granada, España, enfocado en sistemas LLM, RAG y evaluación de IA. Se trabajará en sistemas de próxima generación, incluidas evaluaciones de seguridad y métricas de rendimiento, colaborando con equipos de producto, ingeniería e investigación.

Se esperan al menos 5 años de experiencia en ML, dominio de Python y frameworks como PyTorch, TensorFlow o JAX, y capacidad para operar en espacios complejos con datos limitados.

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