Remoto: Trabajo híbrido
¡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 adaptable¿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 rrhh@datadope.io¡Únete a DataDope y lidera la revolución de la observabilidad!