En STRATESYS, impulsamos la transformación digital de las empresas más importantes del mundo. Nuestro equipo de IA está a la vanguardia, creando soluciones que redefinen industrias. Actualmente, estamos formando un equipo de élite para un proyecto estratégico: el desarrollo de una plataforma de IA Generativa on-premise para un cliente multinacional.
Buscamos un/a Especialista en IA para liderar la estrategia de conexión entre los modelos de lenguaje y las bases de conocimiento corporativas. Serás el/la responsable de construir el sistema de Retrieval-Augmented Generation ( RAG ) de extremo a extremo, garantizando que las respuestas de la IA sean precisas, relevantes y estén fundamentadas en datos verificables.
Diseñar, implementar y optimizar pipelines de ingesta de datos: procesamiento de documentos, chunking estratégico y generación de embeddings de alta calidad.
Integrar, configurar y gestionar bases de datos vectoriales, tanto open-source ( pgvector, FAISS, Milvus, Weaviate ) como servicios gestionados.
Desarrollar los microservicios de búsqueda semántica y recuperación de información utilizando FastAPI o similar.
Contenerizar el sistema RAG con Docker para un despliegue consistente y escalable.
Colaborar con los equipos de IA Generativa y Agentes para definir los contratos de API y asegurar una integración fluida.
Establecer métricas y procesos de evaluación para medir la calidad del sistema de recuperación (ej. hit rate, MRR).
Experiencia: Se requiere un rango de 3 a 5 años de experiencia demostrable en roles de Ingeniería de Software o Ingeniería de Datos. Es imprescindible contar con un mínimo de 1-2 años de experiencia específica en el desarrollo de sistemas de búsqueda semántica, pipelines de NLP o la implementación de arquitecturas Retrieval-Augmented Generation (RAG). La remuneración y el nivel de seniority final se ajustarán en función de la experiencia y las competencias aportadas por el/la candidato/a.
Formación: Grado o Máster en Ingeniería Informática, Lingüística Computacional, Ciencia de Datos o campo relacionado.
Experiencia sólida implementando sistemas RAG en producción.
Dominio de Python y sus librerías de datos y NLP (Pandas, NLTK, Spacy).
Conocimiento profundo de modelos de embedding y bases de datos vectoriales ( pgvector es un plus).
Experiencia construyendo APIs con FastAPI, Flask o Django .
Competencia con Docker .
¿Crecimiento profesional: Oportunidad de liderar iniciativas estratégicas en un entorno dinámico.
&##Impacto directo: Serás una figura clave en la protección y gestión de riesgos de nuestra organización.
Formación continua con certificaciones técnicas.