? Machine Learning Engineer (Genai/Llm/Rag)
- Discuss this with your agent
- Open in Claude
- Open in ChatGPT
Prepare application
- Draft this with your agent
- Open in Claude
- Open in ChatGPT
Role details
Tech stack
+24 more
Job description
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., * 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).
Requirements
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/a GenAI, apasionados/as por la analítica avanzada y con ganas de trabajar en proyectos de alto nivel técnico., * 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).
- Valorável experiencia en MLOps / GenAI Ops: despliegue de modelos en entornos productivos, versionado de modelos, automatización y monitorización.
Benefits & conditions
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. ¡Serás el dueño de tu crecimiento!
About the company
somos una empresa donde la tecnología y las personas van de la mano.
Apply for this position
This job is hosted externally. Click below to view the full posting and apply.
Prepare application
- Draft this with your agent
- Open in Claude
- Open in ChatGPT
Good distractions
Talks and stories from around this role — technically off-topic, practically not.
Moments
Explore playlistsVideos
See allRelated articles
See all
What Are Large Language Models?
Graph and AI Trends 2026: Why Is AI Running but Not Yet Delivering?
MLops – Deploying, Maintaining And Evolving Machine Learning Models in Production
MLOps And AI Driven Development