Senior AI Engineer (mfd)

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.

Qualifications :

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.

Información adicional :

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!

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Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time