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Propósito del rolIncorporar un perfil técnico capaz de construir soluciones de IA end‑to‑end combinando:

Modelos de Machine Learning / Deep Learning (predicción, clasificación, scoring, etc.) y su ciclo de vida en producción (entrenamiento, inferencia, monitorización y reentrenamiento).

Sistemas de IA agéntica (agentes que razonan y ejecutan acciones usando herramientas, memoria y control del flujo) con foco en seguridad, trazabilidad y evaluaciones. RAG como pieza transversal para “grounding” de respuestas y acceso a conocimiento corporativo usando bases vectoriales y, cuando aplique, grafos.

Responsabilidades del puesto (equilibradas 50/50)A) Bloque ML/DL (≈50%)Diseñar y entrenar modelos ML/DL, validarlos y preparar su puesta en producción (métricas, umbrales, versiones).

Implementar y operar el ciclo de vida: entrenamiento → inferencia → monitorización → reentrenamiento, incluyendo detección de drift para disparar reentrenos.

Contribuir a estandarización de productivización (calidad, trazabilidad, monitorización) dentro del marco corporativo de ingeniería.B) Bloque Agentes IA (≈50%)Diseñar y desarrollar agentes que razonan, planifican y actúan usando herramientas (APIs/BBDD) y memoria, entendiendo la arquitectura de agentes más allá del LLM.Implementar controles: separación por capas, guardarraíles/validaciones, trazabilidad de tool‑calling y enfoque de seguridad (principios tipo Zero Trust, mínimo privilegio, verificación explícita). Construir pipelines RAG / GraphRAG: ingestión, curación, indexación y recuperación para respuestas fundamentadas.C) Bloque común (calidad/operación)Definir y ejecutar evaluaciones desde el inicio (datasets de referencia, regresión), con trazas completas de ejecución para depuración y mejora continua.

Alinear el desarrollo a un modelo de control/operación (supervisión, auditoría, métricas, ciclo de vida) para poder escalar a producción. Requisitos:A) Base de ingenieríaPython profesional + buenas prácticas de testing .Git y trabajo con repositorios (clonado y trabajo local/colaborativo).B) ML/DL (mínimos imprescindibles)Conocer el ciclo de vida de ML en producción con separación de etapas (entrenamiento, inferencia, monitorización, reentrenamiento).

Nociones de monitorización y control de degradación (p.ej., drift y triggers para reentrenamiento).

Experiencia con scikit‑learn y PyTorch/TensorFlow.C) Agentes IA Comprender qué es un agente y su arquitectura (memoria, herramientas, planificación, roles/multi‑agente).

Experiencia con al menos un framework pro‑code para agentes/orquestación y tool calling (p.ej., LangGraph) y/o experiencia demostrable creando guardarraíles y control de flujos del agente. Capacidad de instrumentar seguridad/controles (guardarraíles, validaciones, trazabilidad) en agentes.

D) RAG + Vector DB (mínimos imprescindibles)Conocer RAG y sus requisitos (curación, indexado, infraestructura adicional; impacto en fiabilidad).

Conocer BBDD vectoriales (embeddings, indexado, búsqueda semántica, filtros por metadatos; ejemplo Pinecone y su integración con frameworks).

Valorable (Nice‑to‑Have)Experiencia en entornos regulados y despliegues end‑to‑end, con foco en seguridad e infraestructura.

Familiaridad con modelos de gobierno para agentes (auditoría, trazabilidad, métricas, operación). ¿Te sientes Preparado? ¿Eres un Valiente? ¡Únete a nuestro reto profesional!

En Grupo Mutua Madrileña, valoramos la diversidad y creemos en la igualdad de oportunidades para todos. Promovemos un entorno inclusivo donde la equidad salarial y la no discriminación son pilares fundamentales. Si buscas trabajar en una empresa que se compromete a que cada persona se sienta valorada y respetada, ¡nos encantaría conocerte!¿Te sientes Preparado? ¿Eres un Valiente? ¡Únete a nuestro reto profesional!

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