¡Únete a DataDope como AI / ML Engineer! En DataDope buscamos un/a AI/ML Engineer apasionado/a por construir soluciones inteligentes combinando datos, modelos y agentes autónomos aplicados a sistemas complejos de observabilidad y redes.
¿Qué harás en DataDope?
* Transformar desafíos comerciales en soluciones de AI/ML end-to-end, entendiendo a fondo los objetivos de negocio.
* Diseñar, desarrollar y desplegar modelos de Machine Learning y flujos de agentes IA para análisis de anomalías, predicción, clasificación y correlación de eventos, redes y experiencia de usuario.
* Implementar agentes autónomos y sistemas de decisión basados en frameworks como LangGraph, CrewAI, OpenAI y AutoGen.
* Desarrollar agentes basados en LLMs capaces de analizar eventos operativos, alertas, métricas y logs.
* Diseñar sistemas de razonamiento automático que ayuden a explicar incidentes o recomendar acciones en plataformas de observabilidad.
* Integrar LLMs con datos internos (RAG) utilizando bases vectoriales como Chroma y Pinecone.
* Colaborar con Data Engineers para diseñar pipelines de entrenamiento e inferencia reproducibles y escalables (Spark, Airflow, MLflow).
* Desarrollar componentes de backend, MCPs y APIs (Python / FastAPI) para exponer modelos o agentes a productos.
* Crear y mantener entornos de experimentación reproducibles (Docker, conda/pipenv, Jupyter).
* Documentar experimentos, métricas, hiperparámetros y resultados de validación para trazabilidad y calidad.
* Colaborar estrechamente con equipos de Data Science, Data Engineering y DevOps/MLOps para integrar modelos en pipelines de producción.
Plus avanzado
* Diseñar arquitecturas híbridas que combinen ML tradicional, IA generativa y conocimiento estructurado (Graph/RAG).
* Guiar a perfiles junior, compartiendo conocimiento y mejores prácticas.
Lo que necesitamos de ti
* Formación en Informática, Matemáticas, Ingeniería o disciplinas cuantitativas.
* Experiencia en el desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning o IA.
* Experiencia sólida en Python, con manejo experto de Pandas y NumPy.
* Dominio de scikit-learn, StatsModels y frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch).
* Experiencia real en pronóstico de series temporales, más allá de modelos estadísticos básicos (plus).
* Autonomía y espíritu de equipo.
* Experiencia en entrenamiento, tuning y despliegue de modelos ML (supervisado y no supervisado).
* Experiencia práctica en frameworks de agentes y orquestación de LLMs (LangGraph, CrewAI, AutoGen).
* Experiencia con bases de datos vectoriales y técnicas RAG (Retrieval-Augmented Generation).
* Experiencia con pipelines de datos y entrenamiento.
* Capacidad para analizar resultados y métricas de modelos.
* Habilidad para documentar y comunicar resultados técnicos de manera clara y estructurada.
* Conocimientos en plataformas cloud (AWS, GCP, Azure).
* Experiencia con bases de datos NoSQL (MongoDB, ClickHouse) y tecnologías como Kafka.
* Experiencia con IA generativa y LLMs open‑source (OpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama, Hugging Face).
* Conocimientos en Graph Databases y Knowledge Graphs.
* Familiaridad con topologías de agentes multi‑rol o multi‑modal.
* Conocimientos en optimización de modelos (quantization, distillation, LoRA fine‑tuning).
* Experiencia en monitorización y evaluación continua de modelos en producción (Prometheus, EvidentlyAI, Arize).
* Conocimiento en MLOps: MLflow, DVC, Docker, CI/CD, versionado de modelos y experiment tracking.
Ofrecemos
* Un ambiente de trabajo colaborativo, inclusivo y orientado a la innovación.
* Proyectos emocionantes que desafiarán tus habilidades y te permitirán crecer profesionalmente.
* Oportunidades de liderazgo y crecimiento personal.
* Salario competitivo acorde a tu experiencia y a las responsabilidades del puesto.
* Jornadas flexibles con modelo remoto (posibilidad de híbrido si resides en Madrid).
* Jornada reducida los viernes, julio y agosto.
* 25 días de vacaciones + tu cumpleaños.
* Retribución flexible.
¿Te interesa? Si sientes que este rol es para ti y quieres ser parte del equipo que está redefiniendo el futuro de la observabilidad, nos encantaría saber de ti.
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