INTERA está buscando un/a:
INGENIERO/A DE IA / MACHINE LEARNING
Puesto: Ingeniero/a de IA / Machine Learning (o Ingeniero/a de Machine Learning / Ingeniero/a de IA)
Ubicación: Barcelona, España (modalidad híbrida o presencial; muchos puestos ofrecen flexibilidad)
Tipo de empresa: Empresa tecnológica, centro de investigación (p. ej., BSC-CNS), multinacional (p. ej., ADP, Keysight, Sanofi, Veeva) o startup
Tipo de contrato: Jornada completa
Sobre el puesto
Buscamos un/a Ingeniero/a de IA / Machine Learning apasionado/a para diseñar, desarrollar, desplegar y mantener soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático listas para producción. Trabajarás en equipos ágiles para transformar ideas basadas en datos en sistemas robustos y escalables que impulsen procesos de negocio, experiencias de usuario o aplicaciones científicas.
El enfoque principal es la responsabilidad de extremo a extremo: desde los pipelines de datos y el entrenamiento de modelos hasta el despliegue en la nube o en el edge, la monitorización y la mejora continua.
Responsabilidades clave
- Desarrollar y desplegar modelos de machine learning y sistemas de IA utilizando frameworks como PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Hugging Face o LangChain.
- Construir y optimizar pipelines de datos, ingeniería de características y flujos de preprocesamiento para alimentar los modelos de forma eficiente.
- Ajustar, entrenar y evaluar modelos (incluidos LLMs, IA generativa, RAG, agentes, visión por computador, NLP o analítica predictiva).
- Implementar prácticas de MLOps: pipelines automatizados (CI/CD para ML), monitorización de modelos, reentrenamiento, versionado (p. ej., MLflow, Kubeflow, SageMaker) y seguimiento del rendimiento.
- Desplegar modelos en entornos de producción (plataformas cloud como AWS, GCP o Azure; dispositivos edge; o clústeres HPC como MareNostrum).
- Colaborar con científicos de datos, ingenieros de software, equipos de producto y otros stakeholders para definir requisitos, integrar IA en aplicaciones/APIs y garantizar fiabilidad y escalabilidad.
- Realizar experimentos, pruebas A/B y análisis de rendimiento para iterar sobre los modelos y resolver problemas de negocio.
- Garantizar prácticas de IA ética, equidad de los modelos, explicabilidad y cumplimiento normativo (por ejemplo, privacidad de datos en sectores regulados como el sanitario).
- Mentorizar a miembros junior del equipo y contribuir a las buenas prácticas en calidad de código, testing y documentación.
Requisitos
- Entre 3 y más de 7 años de experiencia práctica en ingeniería de machine learning o desarrollo de software relacionado (más experiencia para perfiles senior).
- Sólido dominio de Python (lenguaje principal); experiencia con otros lenguajes (p. ej., Java, C++, Rust) es un plus para sistemas embebidos o de alto rendimiento.
- Buen conocimiento de algoritmos de ML, deep learning, estadística y métricas de evaluación.
- Experiencia desplegando modelos en producción (infraestructura cloud, Docker, Kubernetes, APIs como FastAPI/REST).
- Familiaridad con herramientas y plataformas de MLOps (p. ej., MLflow, Kubeflow, Databricks, Vertex AI).
- Grado o máster en Informática, Ciencia de Datos, IA, Ingeniería o un campo cuantitativo relacionado (doctorado valorable para roles con fuerte componente de investigación).
- Fuertes habilidades analíticas, de resolución de problemas y capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos.
Se valorará positivamente:
- Experiencia en IA generativa, LLMs, modelos multimodales, sistemas de agentes o arquitecturas RAG.
- Experiencia en edge computing, aceleración por hardware, inferencia de bajo consumo o integración HPC/IA.
- Conocimientos de servicios cloud (AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML) y sistemas distribuidos.
- Experiencia en dominios como salud, ciencias de la Tierra, finanzas, IoT, semiconductores o tecnologías del lenguaje.
- Contribuciones a proyectos open source de ML, publicaciones científicas o portfolio en GitHub que demuestre trabajo de ML en producción.
Qué ofrecemos
- Participar en proyectos de IA de alto impacto con acceso a infraestructuras punteras (p. ej., supercomputadores y grandes conjuntos de datos).
- Entorno colaborativo e innovador, con oportunidades de crecimiento profesional y participación en eventos.
- Salario competitivo, flexibilidad laboral, desarrollo profesional y una ubicación privilegiada en Barcelona.
Cómo aplicar
Envía tu CV, carta de presentación y enlaces a trabajos relevantes (p. ej., GitHub, publicaciones) a través del portal de empleo o LinkedIn. Aceptamos candidaturas directas incluso si no hay una oferta publicada; puedes contactar a través de los formularios de la empresa para oportunidades no anunciadas.
