Ingeniero de Inteligencia Artificial (Agentes + ML/DL)

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Propósito del rol

Incorporar un perfil técnico capaz de construir soluciones de IA end‑to‑end combinando:

• Modelos de Machine Learning / Deep Learning (predicción, clasificación, scoring, etc.) y su ciclo de vida en producción (entrenamiento, inferencia, monitorización y reentrenamiento).
• Sistemas de IA agéntica (agentes que razonan y ejecutan acciones usando herramientas, memoria y control del flujo) con foco en seguridad, trazabilidad y evaluaciones.
• RAG como pieza transversal para “grounding” de respuestas y acceso a conocimiento corporativo usando bases vectoriales y, cuando aplique, grafos.

Responsabilidades del puesto (equilibradas 50/50)

• Diseñar y entrenar modelos ML/DL, validarlos y preparar su puesta en producción (métricas, umbrales, versiones).
• Implementar y operar el ciclo de vida: entrenamiento → inferencia → monitorización → reentrenamiento, incluyendo detección de drift para disparar reentrenos.
• Contribuir a estandarización de productivización (calidad, trazabilidad, monitorización) dentro del marco corporativo de ingeniería.
• Diseñar y desarrollar agentes que razonan, planifican y actúan usando herramientas (APIs/BBDD) y memoria, entendiendo la arquitectura de agentes más allá del LLM.
• Implementar controles: separación por capas, guardarraíles/validaciones, trazabilidad de tool‑calling y enfoque de seguridad (principios tipo Zero Trust, mínimo privilegio, verificación explícita).
• Construir pipelines RAG / GraphRAG: ingestión, curación, indexación y recuperación para respuestas fundamentadas.
• Definir y ejecutar evaluaciones desde el inicio (datasets de referencia, regresión), con trazas completas de ejecución para depuración y mejora continua.

A) Base de ingeniería

• Python profesional + buenas prácticas de testing .
• Git y trabajo con repositorios (clonado y trabajo local/colaborativo).

B) ML/DL (mínimos imprescindibles)

• Conocer el ciclo de vida de ML en producción con separación de etapas (entrenamiento, inferencia, monitorización, reentrenamiento).
• Nociones de monitorización y control de degradación (p.ej., drift y triggers para reentrenamiento).

C) Agentes IA Comprender qué es un agente y su arquitectura (memoria, herramientas, planificación, roles/multi‑agente).

• Experiencia con al menos un framework pro‑code para agentes/orquestación y tool calling (p.ej., LangGraph) y/o experiencia demostrable creando guardarraíles y control de flujos del agente.
• Capacidad de instrumentar seguridad/controles (guardarraíles, validaciones, trazabilidad) en agentes.

D) RAG + Vector DB (mínimos imprescindibles)

• Conocer RAG y sus requisitos (curación, indexado, infraestructura adicional; impacto en fiabilidad).
• Conocer BBDD vectoriales (embeddings, indexado, búsqueda semántica, filtros por metadatos; ejemplo Pinecone y su integración con frameworks).
• Experiencia en entornos regulados y despliegues end‑to‑end, con foco en seguridad e infraestructura.
• Familiaridad con modelos de gobierno para agentes (auditoría, trazabilidad, métricas, operación).

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