Ingeniero/a de IA Aplicada e Infraestructura

📢 ¡Buscamos talento IT especializado en Inteligencia Artificial e infraestructura! En Grupo PROEDUCA, líder en educación superior online, buscamos incorporar un/a Ingeniero/a de IA Aplicada e Infraestructura para formar parte de nuestro equipo tecnológico y participar en la construcción, despliegue y operación de sistemas de Inteligencia Artificial en producción. Buscamos un perfil builder , con capacidad para llevar una idea desde la prueba de concepto hasta un sistema real, estable y escalable. Un/a profesional con sólidos conocimientos de IA aplicada y una base técnica en infraestructura, DevOps y cloud, que disfrute construyendo soluciones y haciéndose responsable de su funcionamiento en producción. Te incorporarás a un entorno donde la Inteligencia Artificial está en el centro de nuevos productos y servicios, trabajando con tecnologías actuales como LLMs, agentes, RAG, Kubernetes, Docker y plataformas de voz en tiempo real. 🧩 ¿Qué harás en tu día a día? Diseñar y construir sistemas de IA basados en LLMs y agentes , trabajando en la orquestación de agentes, uso de herramientas, memoria y mecanismos de recuperación ante errores. Crear plataformas agénticas y sistemas multi-agente preparados para entornos de producción, incorporando orquestación, herramientas, memoria, sandboxing y seguridad. Diseñar y desarrollar plataformas de voz en tiempo real utilizando LiveKit, WebRTC/SIP, Kubernetes y pipelines tradicionales de voz basadas en STT + LLMs + TTS. Diseñar sistemas de RAG y participar en la adaptación de modelos mediante fine-tuning cuando aporte valor al dominio y al caso de uso. Construir y consumir APIs REST para exponer los sistemas de IA e integrarlos con nuestras fuentes de datos y servicios internos. Contenerizar y desplegar servicios mediante Docker y Kubernetes , trabajando con Dockerfiles, manifiestos y despliegues sobre clústeres. Automatizar la infraestructura mediante CI/CD e infraestructura como código , utilizando herramientas como Terraform y creando entornos reproducibles. Operar y monitorizar los sistemas desplegados mediante métricas, logs y trazas, diseñando soluciones orientadas a la observabilidad, fiabilidad y escalabilidad . Prototipar nuevas ideas en sprints cortos: planteamiento de hipótesis, definición de arquitectura, desarrollo y creación de demos funcionales. Escribir código limpio, mantenible, testeado y observable, participando activamente en las revisiones de código del equipo. 🎓 ¿Qué buscamos? Experiencia demostrable de 3 a 5 años construyendo sistemas de IA en producción , con experiencia real llevando soluciones desde el prototipo hasta entornos productivos. Sólidos conocimientos de LLMs , incluyendo técnicas de prompting, generación de skills, construcción e integración de MCPs. Experiencia en diseño de sistemas RAG , incluyendo chunking, embeddings, bases de datos vectoriales e integración con modelos de lenguaje. Experiencia construyendo sistemas agénticos mediante frameworks como LangGraph, CrewAI, AutoGen o similares, así como en su orquestación. Buen nivel de Python , con capacidad para desarrollar código ordenado, mantenible y testeado. Conocimientos sólidos de infraestructura y DevOps : Docker, CI/CD, Git y línea de comandos en Linux. Experiencia en diseño y consumo de APIs REST , utilizando FastAPI, Flask o tecnologías equivalentes. Mentalidad DevOps y orientación a la operación: capacidad para trabajar no solo en la capa de aplicación, sino también en el despliegue, mantenimiento y evolución de los sistemas. Español a nivel profesional e inglés suficiente para trabajar con documentación técnica y librerías . Se valorará: Experiencia con infraestructura como código , especialmente Terraform, Ansible o herramientas equivalentes. Conocimientos de cloud (AWS, Azure o GCP), especialmente en servicios de cómputo, almacenamiento y redes. Experiencia en observabilidad , utilizando herramientas como Prometheus, Grafana y diferentes stacks de logging y tracing. Conocimientos de GitOps, Helm y automatización de despliegues . Experiencia en evaluación y observabilidad de LLMs , incluyendo evals, métricas de calidad y detección de alucinaciones. Experiencia con bases de datos vectoriales como pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant o similares. Nociones de MLOps y pipelines de datos orientados a proyectos de Inteligencia Artificial. Experiencia en fine-tuning de modelos , incluyendo técnicas como SFT, LoRA o equivalentes. Proyectos personales, contribuciones a open source o un portfolio técnico en GitHub. 🌟 ¿Qué te ofrecemos? ✅ Contrato indefinido en un grupo educativo líder en continuo crecimiento. 📍 Modelo híbrido de trabajo y flexibilidad horaria. 💻 Incorporación a un equipo que trabaja con IA aplicada a producción real , dentro de una empresa en expansión. 🚀 Trabajo con tecnología actual: Inteligencia Artificial aplicada, LLMs, agentes, contenedores, Kubernetes y cloud. 🎓 Plan de desarrollo y formación continua, con acceso a nuestras plataformas educativas. 💰 Salario competitivo acorde a la experiencia y conocimientos aportados. 🤝 Entorno tecnológico donde podrás participar en proyectos reales y asumir responsabilidad sobre las soluciones que construyas. 📩 ¡Queremos conocerte! Si te apasiona la Inteligencia Artificial aplicada , disfrutas construyendo soluciones que llegan a producción y quieres trabajar combinando IA, ingeniería e infraestructura, ¡esta es tu oportunidad! El Grupo EDUCATIVO está firmemente comprometido con la igualdad de oportunidades y la diversidad, logrando con ello crear un entorno libre de toda discriminación. #LI-SP1