Senior AI Engineer (m/f/d)

Responsabilidades

- Diseñar, desarrollar y liderar la implementación de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para entornos de producción, garantizando su escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad. - Definir, implementar y evolucionar plataformas y pipelines de MLOps que automaticen el ciclo de vida completo de los modelos: entrenamiento, validación, versionado, despliegue, monitorización y gobierno. - Colaborar estrechamente con equipos de Data Science para industrializar modelos, transformando prototipos y notebooks en servicios productivos de alto rendimiento. - Diseñar y desarrollar APIs, microservicios y arquitecturas orientadas a la integración de modelos de IA y LLMs con aplicaciones empresariales y procesos de negocio. - Liderar la adopción de buenas prácticas de ingeniería del software, incluyendo testing automatizado, revisión de código, documentación técnica, observabilidad y diseño modular. - Diseñar e implementar procesos de CI/CD para aplicaciones y modelos de IA, promoviendo la automatización y la entrega continua. - Definir e implantar estrategias de monitorización de modelos, incluyendo métricas de rendimiento, detección de drift, calidad de datos, explicabilidad y alertado. - Integrar soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas cloud y ecosistemas empresariales, asegurando altos estándares de seguridad, rendimiento y resiliencia. - Participar en el diseño de arquitecturas de referencia para soluciones de IA, estableciendo estándares técnicos, patrones de desarrollo y mejores prácticas dentro de la organización. - Actuar como referente técnico, proporcionando mentoría a perfiles junior y colaborando en la toma de decisiones tecnológicas y la evolución de la plataforma de IA. - Trabajar en equipos multidisciplinares bajo metodologías ágiles, colaborando con áreas de negocio, ingeniería, arquitectura y operaciones para maximizar el impacto de las soluciones de IA.

Requisitos

- Más de 5 años de experiencia diseñando, desarrollando e industrializando soluciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning o IA Generativa en entornos empresariales. - Sólida experiencia en ingeniería del software, aplicando principios de diseño, arquitectura, testing automatizado, revisión de código, documentación y buenas prácticas de desarrollo. - Dominio de Python y del ecosistema de IA/ML, incluyendo frameworks como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers y librerías para IA Generativa. - Experiencia demostrable en el diseño e implementación de plataformas y pipelines de MLOps que cubran el ciclo de vida completo de modelos y aplicaciones de IA. - Conocimiento avanzado de control de versiones con Git y de procesos de integración y despliegue continuo (CI/CD). - Experiencia en contenerización y orquestación de aplicaciones mediante Docker y Kubernetes. - Experiencia desarrollando y desplegando servicios de IA mediante APIs REST, microservicios, procesamiento batch y arquitecturas orientadas a eventos. - Experiencia en arquitecturas cloud sobre Azure, AWS o Google Cloud Platform, aprovechando servicios nativos para IA, datos y despliegue. - Conocimiento en integración de soluciones de IA con plataformas de datos, arquitecturas distribuidas y ecosistemas empresariales. - Experiencia colaborando con equipos multidisciplinares y capacidad para liderar decisiones técnicas, mentorizar a otros ingenieros y comunicar soluciones complejas a diferentes perfiles.

Se valorará especialmente

- Experiencia en IA Generativa, incluyendo el desarrollo de aplicaciones basadas en LLMs, RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes inteligentes y orquestación mediante frameworks como LangChain, LlamaIndex o Semantic Kernel. - Experiencia trabajando con plataformas de IA y MLOps como Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, MLflow, Kubeflow, Vertex AI, Amazon SageMaker o plataformas equivalentes. - Conocimientos de monitorización, observabilidad y evaluación de aplicaciones de IA, incluyendo métricas de rendimiento, calidad, deriva de modelos, trazabilidad y herramientas como Prometheus, Grafana u OpenTelemetry. - Experiencia con Infraestructura como Código (Terraform, Bicep, ARM, CloudFormation o similares) y automatización de entornos cloud. - Conocimiento de arquitecturas de datos modernas, procesamiento distribuido y herramientas como Spark, Databricks o plataformas equivalentes. - Experiencia definiendo arquitecturas de referencia, estándares técnicos y buenas prácticas para soluciones de IA en producción. - Conocimiento de aspectos relacionados con la gobernanza de IA, seguridad, privacidad, IA responsable y cumplimiento normativo. - Certificaciones relevantes en tecnologías cloud o IA, como Microsoft Azure AI Engineer, Azure AI Foundry, AWS Machine Learning Specialty, Google Professional Machine Learning Engineer o equivalentes.

¿Qué te ofrecemos?

Entorno y flexibilidad

• Ambiente internacional, dinámico y colaborativo.

• T-Social: iniciativas de carácter social (deportivas, comunitarias, de salud, ...).

• Modelo de trabajo híbrido (teletrabajo/presencial).

• Horario flexible.

• 4 semanas de teletrabajo al año.

Desarrollo profesional

• Formación a tu medida: acceso a Coursera para que aprendas lo que quieras, cuando quieras.

• Clases semanales de idiomas (inglés, español y alemán).

• Sesiones de Mentoría a nivel global y Experience Days.

Compensación y beneficios

• Plan de compensación flexible (seguro médico, tickets restaurante, guardería, transporte).

• Telemedicina.

• Seguro de vida y accidentes.

• Fondo social.

Bienestar y tiempo libre

• Más de 26 días laborables de vacaciones al año.

• Acceso gratuito a especialistas (salud, bienestar y asesoramiento legal).

• 100% del salario en caso de baja médica.

¡Y muchas más ventajas de formar parte de T-Systems!

Si estás buscando un nuevo desafío, no dudes en enviarnos tu CV. ¡Únete a nuestro equipo!

T-Systems Iberia solo procesará los CV de las candidaturas que cumplan los requisitos especificados para cada oferta.