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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)
A) Bloque ML/DL (≈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.
B) Bloque Agentes IA (≈50%)
* 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.
C) Bloque común (calidad/operación)
* Definir y ejecutar evaluaciones desde el inicio (datasets de referencia, regresión), con trazas completas de ejecución para depuración y mejora continua.
* Alinear el desarrollo a un modelo de control/operación (supervisión, auditoría, métricas, ciclo de vida) para poder escalar a producción.
Requisitos:
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).
* Experiencia con scikit‐learn y PyTorch/TensorFlow.
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).
Valorable (Nice‐to‐Have)
* 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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