Senior ai engineer – genai / machine learning / deep learning

¿Quiénes somos?Nuestro Propósito - Reinventar la forma de hacer ConsultoríaNFQ Advisory Services - NWorld somos un ecosistema de compañías especializada en Negocio, Tecnología y Operaciones, que busca cubrir toda la cadena de valor del negocio de nuestros Clientes.Las Personas que componemos NWorld compartimos una misma meta : Hacer nuestros los Retos a los que se enfrentan nuestros Clientes.Los pilares en los que se apoya nuestro Compromiso son : Búsqueda continua de Especialización. Sabemos de lo que hablamos.Absorber la Tecnología dentro de nuestro ADN. Entendemos la tecnología como parte del Negocio.La Innovación en lo que hacemos. Siempre un paso más allá.Las Personas en el centro, somos una empresa de personas, hecha de personas y orientada a las personas.

• Conócenos más en https : / / n.world / ¿Qué buscamos?Buscamos a alguien con curiosidad y ganas de seguir creciendo para desarrollar modelos de IA avanzados y llevarlos a producción. Te integrarás en un equipo que combina perfiles de ingeniería y funcionales para resolver problemas complejos con Machine Learning (ML), Deep Learning y Generative AI. Si te motiva convertir datos en soluciones reales que aportan valor, este es tu sitio.Responsabilidades Desarrollo de modelos de ML y Deep Learning : Analizar conjuntos de datos complejos y construir modelos para resolver problemas de negocio.Implementación de soluciones Gen AI : Diseñar y desplegar aplicaciones basadas en LLMs y otras tecnologías generativas. Esto incluye arquitecturas multi‐agente, estrategias de prompt engineering y sistemas RAG (retrieval‐augmented generation) integrados con bases de datos de grafos.Puesta en producción y MLOps : Preparar datos, entrenar modelos, realizar inferencias y monitorizar su rendimiento. Trabajar con herramientas de MLOps / LLMOps para industrializar los modelos en entornos cloud u on‐prem.Colaboración con ingeniería y Dev Ops : Colaborar estrechamente con ingenieros de software y equipos de Dev Ops para integrar los modelos en APIs o microservicios y asegurar su escalabilidad y calidad, incluyendo la colaboración para el despliegue sin necesidad de conocimientos profundos en contenedores.Exploración y evaluación de tecnologías : Evaluar marcos de trabajo, modelos y librerías (LLMs, GANs, VAEs, diffusion models) para seleccionar la mejor solución. Mantenerse al día de las últimas técnicas y herramientas en ciencia de datos y Gen AI.Participación en el ciclo completo de datos : tomar parte en sesiones de descubrimiento analítico con clientes, traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas, documentar experimentos y compartir conocimientos para crear activos reutilizables.Comunicación y presentación de resultados : Explicar de manera clara hallazgos y modelos a equipos no técnicos, participando en formaciones internas y actividades de divulgación.Requisitos obligatoriosFormación académica : Grado en Matemáticas, Estadística, Física, Informática, Ingeniería o similares. Se valorará Máster en Ciencia de Datos o IA.Experiencia profesional : mínimo 2–3 años en proyectos de ciencia de datos, con todo el ciclo de vida (desde el análisis hasta la puesta en producción) y al menos un año trabajando con modelos de Deep Learning o Generative AI.Lenguajes y frameworks : Dominio de Python y SQL; conocimientos en R o Scala son un plus; experiencia con scikit‐learn, Tensor Flow, Py Torch o Keras para ML / Deep Learning y con librerías generativas (Hugging Face, Lang Chain, Llama Index, etc.).Generative AI : Familiaridad con arquitecturas LLMs (GPT, Claude, LLa MA, Mistral), GANs, VAEs y diffusion models. Conocimientos de técnicas de RAG, embeddings, prompt engineering y bases de vectores (FAISS, Chroma DB, Pinecone, Weaviate).Big Data y bases de datos : Experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados, ETL y herramientas como Py Spark, Hive o Databricks.Cloud y MLOps : Uso de servicios en Azure, AWS o GCP para entrenar y desplegar modelos. Conocimiento de MLOps / LLMOps (MLflow, Sage Maker, Vertex AI, Kubeflow).Requisitos deseablesFamiliaridad con la creación y consumo de APIs REST, Git, Docker y flujos de CI / CD.Capacidad analítica, resolución de problemas, trabajo en equipo y comunicación. Curiosidad y pasión por aprender y aplicar nuevas técnicas. Nivel de inglés intermedio‐alto.¿Qué te encontrarás? Planes de carrera personalizados : Aquí nunca serás un númeroCrecimiento sin Plazos : Planes de carrera retadores y transparentesFormamos perfiles mixtos : Especialistas en negocio con conocimiento técnicos preparados para el entorno digital.Plan de Formación : Especialización, aprendizaje continuo.Crecimiento Personal : Sabemos que en la vida no todo es trabajar, contamos con una amplia variedad de actividades y eventos pensados en ti.Entorno Flexible : Creemos en la autonomía y responsabilidad personal. Flexibilidad horaria, Retribución flexible.Iniciativas Internas : Eventos sociales, Equipos y eventos deportivos, #LASTFundación Nfq : con personas en riesgo de exclusión social.