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# ? Machine Learning Engineer (Genai/Llm/Rag)

- **Company:** care.com
- **Location:** Cequeliños, Spain (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Agile Methodology, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Data Analysis, Confluence, JIRA, Microsoft Azure, Cloud Computing, Databases, Continuous Integration, Python (Programming Language), Machine Learning, MongoDB, Natural Language Processing, NoSQL, OpenShift, Scrum Methodology, Fortify (Software), SONAR (Symantec), SQL Databases, Chatbots, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Random Forest, Generative AI, Fastapi, Pytest, Data Analytics, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Restful APIs, GPT, Docker, Jenkins, Databricks
- **Published:** September 12, 2026
- **Apply:** https://eurojobs.com/jobs/27025028/apply

## About the Role

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.

## 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).


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