Puesto: Ingeniero/a Senior de Machine Learning
(o Ingeniero/a Senior de ML – LLMs y IA basada en agentes / Datos científicos y de ingeniería / Visión por computador y detección de anomalías)
Ubicación: Barcelona, España (modalidad híbrida o presencial; algunos puestos ofrecen apoyo a la reubicación)
Tipo de empresa: Multinacional tecnológica/de ingeniería (p. ej., Keysight Technologies), centro de investigación (p. ej., BSC-CNS), empresa de datos/medios o startup de IA
Tipo de contrato: Jornada completa
Sobre el puesto
Buscamos un/a Ingeniero/a Senior de Machine Learning para liderar el diseño, desarrollo y despliegue de soluciones avanzadas de ML que impulsen la innovación y el impacto en el negocio. Serás responsable de flujos de trabajo de ML de extremo a extremo, desde la ingesta de datos y el entrenamiento de modelos hasta el escalado y la monitorización en producción, abordando retos complejos en áreas como IA generativa, LLMs, sistemas basados en agentes, detección de anomalías, visión por computador, ML guiado por la física o tecnologías de NLP/lingüísticas escalables.
Este rol senior implica liderazgo técnico, mentoría y la responsabilidad de garantizar que los sistemas de ML sean robustos, eficientes y listos para producción.
Responsabilidades clave
- Diseñar y desarrollar modelos y pipelines avanzados de ML (por ejemplo, fine-tuning de LLMs, IA basada en agentes, visión por computador para detección de anomalías u optimización guiada por la física).
- Desarrollar pipelines escalables de procesamiento de datos para grandes volúmenes o datos no estructurados (imágenes, texto, datos de sensores o de medición).
- Optimizar modelos en términos de rendimiento, eficiencia y coste (por ejemplo, cuantización, entrenamiento distribuido y aceleración de inferencia).
- Desplegar y mantener sistemas de ML en producción aplicando buenas prácticas de MLOps (CI/CD para ML, monitorización, reentrenamiento, pruebas A/B; herramientas como MLflow, Kubeflow o servicios cloud nativos).
- Colaborar con expertos de dominio (ingenieros de simulación/medición, investigadores), equipos de producto y desarrolladores de software para integrar ML en aplicaciones reales y procesos de toma de decisiones.
- Liderar evaluaciones, benchmarking y experimentación para validar la calidad de los modelos e iterar mejoras.
- Mentorar a ingenieros/as de ML y científicos/as de datos junior, estableciendo estándares de ingeniería, revisiones de código y buenas prácticas de desarrollo.
- Resolver incidencias en producción, garantizar fiabilidad y seguridad, y contribuir a la gestión del ciclo de vida de ML (incluyendo prácticas de Green IT cuando aplique).
Requisitos
- Entre 5 y más de 8 años de experiencia práctica en ingeniería de machine learning, con despliegue demostrado de sistemas de ML en producción (los roles senior suelen requerir 3+ años de ML en producción).
- Dominio de Python y frameworks de ML (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers); experiencia con C++/Java es un plus para componentes críticos de rendimiento.
- Profunda experiencia en técnicas modernas de ML (LLMs, IA generativa, sistemas basados en agentes, NLP, visión por computador, detección de anomalías o modelos adaptados a dominios específicos).
- Experiencia con herramientas de MLOps, plataformas cloud (AWS, GCP, Azure), contenedores (Docker, Kubernetes) e infraestructuras escalables.
- Sólidos fundamentos de ingeniería de software: código limpio, testing, control de versiones, APIs, observabilidad y sistemas distribuidos.
- Grado, máster o doctorado en Informática, Machine Learning, IA, Ingeniería o campo cuantitativo relacionado (titulación avanzada valorada para roles orientados a investigación).
- Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas, con capacidad para manejar ambigüedad en dominios complejos.
Se valorará positivamente
- Conocimiento de dominio en datos científicos y de ingeniería, medición/simulación, semiconductores, ciencias de la Tierra, tecnologías del lenguaje o aplicaciones industriales.
- Experiencia con ML guiado por la física, entrenamiento escalable en clústeres HPC o despliegues edge/híbridos.
- Familiaridad con frameworks de evaluación, generación de datos sintéticos o influencia en el desarrollo de modelos.
- Contribuciones open source, publicaciones o portfolio de proyectos de ML en producción.
Qué ofrecemos
- Participar en proyectos de ML de alto impacto con acceso a infraestructuras avanzadas (por ejemplo, supercomputadores del BSC o datasets de ingeniería de Keysight).
- Cultura colaborativa e innovadora en el ecosistema tecnológico de Barcelona, con oportunidades de crecimiento y eventos.
- Paquete de compensación competitivo, trabajo híbrido flexible, desarrollo profesional y posible apoyo en visados/reubicación.
Cómo aplicar
Envía tu CV, carta de presentación y portfolio relevante (por ejemplo, GitHub o publicaciones) a través de la página de empleo de la empresa, LinkedIn o enlaces oficiales. Se valoran candidaturas proactivas que destaquen experiencia en ML en producción y áreas de interés de dominio.
