En Inditex estamos evolucionando nuestra forma de construir tecnología.
En una compañía integral como Inditex, la tecnología es clave para que el negocio funcione cada día: en tiendas, ecommerce, logística, transporte, distribución, people o finanzas.
Por eso estamos cambiando cómo trabajamos: equipos pequeños y autónomos y dando espacio a la responsabilidad técnica, el criterio y la autonomía de los equipos.
Creemos que los mejores productos surgen cuando la ingeniería entiende el contexto completo en el que opera: las personas que lo usan, los procesos de negocio, los datos y la tecnología que los conecta.
El reto:
Buscamos AI Engineers para diseñar, desarrollar y llevar a producción soluciones de IA generativa que se integren en productos y plataformas reales del grupo.
El rol combina criterio técnico, capacidad de ejecución y responsabilidad sobre modelos que se usan en producción. Las decisiones se toman cerca del problema, priorizando impacto, escalabilidad y sostenibilidad técnica.
Qué harás en tu día a día:
Diseñarás y desarrollarás soluciones basadas en LLMs y modelos multimodales.
Implementarás arquitecturas como RAG, pipelines con LangChain y técnicas como RLHF cuando aplique.
Explorarás y aplicarás modelos de difusión para generación de imágenes en casos de uso reales.
Ajustarás y adaptarás modelos generativos usando frameworks open source como Hugging Face.
Decidirás entre desarrollo propio y uso de servicios externos (OpenAI, Google, Anthropic, AWS Bedrock).
Desplegarás y operarás modelos de IA en entornos productivos escalables.
Diseñarás APIs y servicios para servir modelos e integrarlos en sistemas existentes.
Aplicarás prompt engineering, monitorizarás el rendimiento y mejorarás los modelos de forma continua.
Colaborarás con equipos de ingeniería para integrar la IA en flujos y productos reales.
Qué buscamos:
Experiencia sólida como AI Engineer o rol equivalente.
Formación en Ingeniería del Software, IA o experiencia equivalente.
Conocimiento profundo de LLMs, modelos multimodales y IA generativa.
Experiencia práctica con LangChain, RAG y RLHF.
Familiaridad con modelos de difusión y sus aplicaciones.
Conocimiento del ecosistema open source (Hugging Face).
Experiencia llevando modelos de IA a producción en cloud (AWS, Azure, GCP).
Buen nivel de programación en Python, y experiencia con SQL, Spark, Databricks y Git.
Conocimientos de DevOps, contenedores (Docker, Kubernetes ) y despliegue con GPU.
Experiencia o interés en sistemas agenticos y arquitecturas basadas en agentes.
Mentalidad práctica, curiosidad técnica y foco en impacto real.
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