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Ingeniero/a de machine learning – especialista en rag

Getafe
Insyte Instalaciones
Publicada el 11 diciembre
Descripción

¿Quieres formar parte de un gran proyecto en telecomunicaciones? Nosotros somos una empresa líder en el desarrollo y mantenimiento de Infraestructuras. Asimismo, está especializada en proyectos "Llave en Mano", proyectos de redes de acceso fijas y móviles, Redes de datos, Centrales de conmutación para telefonía fija y móvil, Redes de Transmisión, Redes de comunicación y Unidades móviles.

Buscamos un/a Ingeniero/a de Machine Learning con experiencia en modelos de lenguaje y arquitecturas RAG, capaz de trabajar de forma transversal: desde el análisis del dato y el diseño de la solución hasta el desarrollo y el despliegue en producción.

Responsabilidades

· Diseñar y entrenar modelos de ML / Deep Learning (especialmente NLP, transformers, LLM).

· Diseñar e implementar arquitecturas RAG: ingesta de datos, generación de embeddings, configuración de bases de datos vectoriales y lógica de recuperación.

· Desarrollar servicios backend en Python (por ejemplo, FastAPI o similar) para exponer los modelos vía API.

· Participar en todo el ciclo de vida: experimentación, pruebas, paso a producción, monitorización y mejora continua.

· Colaborar con perfiles de negocio y de desarrollo para traducir problemas reales en casos de uso de IA.

· Documentar las soluciones de forma clara y mantener buenas prácticas de código (tests, revisión, CI/CD).

Requisitos imprescindibles

· Entre 2 y 4 años de experiencia en Machine Learning / Data Science, con participación en proyectos en producción.

· Experiencia práctica en:

o Modelos de NLP / LLM (entrenamiento, fine-tuning o integración de modelos existentes).

o Arquitecturas RAG (embeddings, vector DB, retrieval).

· Buen dominio de Python y librerías de ML/IA (por ejemplo, scikit-learn, PyTorch o TensorFlow, Hugging Face, LangChain u otras similares).

· Conocimientos básicos de contenedores (Docker) y prácticas de despliegue (entornos, configuración, logs).

· Capacidad para trabajar en equipo con perfiles técnicos y de negocio, y para explicar soluciones de forma comprensible.

Se valorará

· Experiencia con Kafka y/o Apache Flink para ingesta y procesamiento de datos en streaming.

· Conocimientos básicos de Java en entornos de backend o procesamiento de datos.

· Experiencia en sectores como telecomunicaciones, energía, industria o administración pública.

· Conocimientos de orquestación con Kubernetes y de alguna nube pública (AWS, GCP, Azure).

· Nivel de inglés B2 o superior.

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