¡Únete a DataDope como AI / ML Engineer !
En Datadope buscamos un/a AI / ML Engineer apasionado/a por construir soluciones inteligentes que combinan datos, modelos y agentes autónomos aplicados a sistemas complejos de observabilidad y redes .
Si disfrutas diseñando sistemas de IA que integran Machine Learning, LLMs y datos operativos en tiempo real, desarrollando agentes inteligentes que analicen eventos, alertas y métricas, y llevándolos a producción de forma robusta y escalable, ¡te queremos en nuestro equipo!
¿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 o 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 con 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) .
* Colaborar con el equipo y guiar a perfiles junior, compartiendo conocimiento y mejores prácticas .
Lo que necesitamos de ti:
* Formación en Informática, Matemáticas, Ingeniería o disciplinas cuantitativas .
* Experiencia en 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, porque en DataDope nos gusta aprender juntos .
* 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 .
Si además tienes...
* 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 un modelo remoto ( con la 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! Pueden mandarnos tu CV directamente a
¡Únete a DataDope y lidera la revolución de la observabilidad!