Ingeniero/a de IA Aplicada e Infraestructura
UNIR·Pozuelo de Alarcón
Qué ofrecen
Contrato indefinido
Según la oferta.
Híbrido
Días de oficina y de casa — el reparto está en la oferta.
Qué piden
Hables español con fluidez
Aparece como requisito en la oferta.
Trabajo en inglés
Se requiere inglés, según la oferta.
Estés cerca de Pozuelo de Alarcón para los días híbridos
No se menciona ninguna ayuda para la mudanza.
Tengas 3+ años de experiencia
Puesto de nivel Mid.
Extraído automáticamente de la oferta — lo que cuenta es el anuncio completo.
Descripción del empleo
📢 ¡Buscamos talento IT especializado en Inteligencia Artificial e infraestructura!
En Grupo PROEDUCA, líder en educación superior online, buscamos incorporar un/a Ingeniero/a de IA Aplicada e Infraestructura para formar parte de nuestro equipo tecnológico y participar en la construcción, despliegue y operación de sistemas de Inteligencia Artificial en producción.
Buscamos un perfil builder, con capacidad para llevar una idea desde la prueba de concepto hasta un sistema real, estable y escalable. Un/a profesional con sólidos conocimientos de IA aplicada y una base técnica en infraestructura, DevOps y cloud, que disfrute construyendo soluciones y haciéndose responsable de su funcionamiento en producción.
Te incorporarás a un entorno donde la Inteligencia Artificial está en el centro de nuevos productos y servicios, trabajando con tecnologías actuales como LLMs, agentes, RAG, Kubernetes, Docker y plataformas de voz en tiempo real.
🧩 ¿Qué harás en tu día a día?
Diseñar y construir sistemas de IA basados en LLMs y agentes, trabajando en la orquestación de agentes, uso de herramientas, memoria y mecanismos de recuperación ante errores.
Crear plataformas agénticas y sistemas multi-agente preparados para entornos de producción, incorporando orquestación, herramientas, memoria, sandboxing y seguridad.
Diseñar y desarrollar plataformas de voz en tiempo real utilizando LiveKit, WebRTC/SIP, Kubernetes y pipelines tradicionales de voz basadas en STT + LLMs + TTS.
Diseñar sistemas de RAG y participar en la adaptación de modelos mediante fine-tuning cuando aporte valor al dominio y al caso de uso.
Construir y consumir APIs REST para exponer los sistemas de IA e integrarlos con nuestras fuentes de datos y servicios internos.
Contenerizar y desplegar servicios mediante Docker y Kubernetes, trabajando con Dockerfiles, manifiestos y despliegues sobre clústeres.
Automatizar la infraestructura mediante CI/CD e infraestructura como código, utilizando herramientas como Terraform y creando entornos reproducibles.
Operar y monitorizar los sistemas desplegados mediante métricas, logs y trazas, diseñando soluciones orientadas a la observabilidad, fiabilidad y escalabilidad.
Prototipar nuevas ideas en sprints cortos: planteamiento de hipótesis, definición de arquitectura, desarrollo y creación de demos funcionales.
Escribir código limpio, mantenible, testeado y observable, participando activamente en las revisiones de código del equipo.
🎓 ¿Qué buscamos?
Experiencia demostrable de 3 a 5 años construyendo sistemas de IA en producción, con experiencia real llevando soluciones desde el prototipo hasta entornos productivos.
Sólidos conocimientos de LLMs, incluyendo técnicas de prompting, generación de skills, construcción e integración de MCPs.
Experiencia en diseño de sistemas RAG, incluyendo chunking, embeddings, bases de datos vectoriales e integración con modelos de lenguaje.
Experiencia construyendo sistemas agénticos mediante frameworks como LangGraph, CrewAI, AutoGen o similares, así como en su orquestación.
Buen nivel de Python, con capacidad para desarrollar código ordenado, mantenible y testeado.
Conocimientos sólidos de infraestructura y DevOps: Docker, CI/CD, Git y línea de comandos en Linux.
Experiencia en diseño y consumo de APIs REST, utilizando FastAPI, Flask o tecnologías equivalentes.
Mentalidad DevOps y orientación a la operación: capacidad para trabajar no solo en la capa de aplicación, sino también en el despliegue, mantenimiento y evolución de los sistemas.
Español a nivel profesional e inglés suficiente para trabajar con documentación técnica y librerías.
Se valorará:
Experiencia con infraestructura como código, especialmente Terraform, Ansible o herramientas equivalentes.
Conocimientos de cloud (AWS, Azure o GCP), especialmente en servicios de cómputo, almacenamiento y redes.
Experiencia en observabilidad, utilizando herramientas como Prometheus, Grafana y diferentes stacks de logging y tracing.
Conocimientos de GitOps, Helm y automatización de despliegues.
Experiencia en evaluación y observabilidad de LLMs, incluyendo evals, métricas de calidad y detección de alucinaciones.
Experiencia con bases de datos vectoriales como pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant o similares.
Nociones de MLOps y pipelines de datos orientados a proyectos de Inteligencia Artificial.
Experiencia en fine-tuning de modelos, incluyendo técnicas como SFT, LoRA o equivalentes.
Proyectos personales, contribuciones a open source o un portfolio técnico en GitHub.
🌟 ¿Qué te ofrecemos?
✅ Contrato indefinido en un grupo educativo líder en continuo crecimiento.
📍 Modelo híbrido de trabajo y flexibilidad horaria.
💻 Incorporación a un equipo que trabaja con IA aplicada a producción real, dentro de una empresa en expansión.
🚀 Trabajo con tecnología actual: Inteligencia Artificial aplicada, LLMs, agentes, contenedores, Kubernetes y cloud.
🎓 Plan de desarrollo y formación continua, con acceso a nuestras plataformas educativas.
💰 Salario competitivo acorde a la experiencia y conocimientos aportados.
🤝 Entorno tecnológico donde podrás participar en proyectos reales y asumir responsabilidad sobre las soluciones que construyas.
📩 ¡Queremos conocerte!
Si te apasiona la Inteligencia Artificial aplicada, disfrutas construyendo soluciones que llegan a producción y quieres trabajar combinando IA, ingeniería e infraestructura, ¡esta es tu oportunidad!
El Grupo EDUCATIVO está firmemente comprometido con la igualdad de oportunidades y la diversidad, logrando con ello crear un entorno libre de toda discriminación.
#LI-SP1
About the role
📢 ¡Buscamos talento IT especializado en Inteligencia Artificial e infraestructura!
En Grupo PROEDUCA, líder en educación superior online, buscamos incorporar un/a Ingeniero/a de IA Aplicada e Infraestructura para formar parte de nuestro equipo tecnológico y participar en la construcción, despliegue y operación de sistemas de Inteligencia Artificial en producción.
Buscamos un perfil builder, con capacidad para llevar una idea desde la prueba de concepto hasta un sistema real, estable y escalable. Un/a profesional con sólidos conocimientos de IA aplicada y una base técnica en infraestructura, DevOps y cloud, que disfrute construyendo soluciones y haciéndose responsable de su funcionamiento en producción.
Te incorporarás a un entorno donde la Inteligencia Artificial está en el centro de nuevos productos y servicios, trabajando con tecnologías actuales como LLMs, agentes, RAG, Kubernetes, Docker y plataformas de voz en tiempo real.
What you'll do
Diseñar y construir sistemas de IA basados en LLMs y agentes, trabajando en la orquestación de agentes, uso de herramientas, memoria y mecanismos de recuperación ante errores.
Crear plataformas agénticas y sistemas multi-agente preparados para entornos de producción, incorporando orquestación, herramientas, memoria, sandboxing y seguridad.
Diseñar y desarrollar plataformas de voz en tiempo real utilizando LiveKit, WebRTC/SIP, Kubernetes y pipelines tradicionales de voz basadas en STT + LLMs + TTS.
Diseñar sistemas de RAG y participar en la adaptación de modelos mediante fine-tuning cuando aporte valor al dominio y al caso de uso.
Construir y consumir APIs REST para exponer los sistemas de IA e integrarlos con nuestras fuentes de datos y servicios internos.
Contenerizar y desplegar servicios mediante Docker y Kubernetes, trabajando con Dockerfiles, manifiestos y despliegues sobre clústeres.
Automatizar la infraestructura mediante CI/CD e infraestructura como código, utilizando herramientas como Terraform y creando entornos reproducibles.
Operar y monitorizar los sistemas desplegados mediante métricas, logs y trazas, diseñando soluciones orientadas a la observabilidad, fiabilidad y escalabilidad.
Prototipar nuevas ideas en sprints cortos: planteamiento de hipótesis, definición de arquitectura, desarrollo y creación de demos funcionales.
Escribir código limpio, mantenible, testeado y observable, participando activamente en las revisiones de código del equipo.
What we're looking for
Experiencia demostrable de 3 a 5 años construyendo sistemas de IA en producción, con experiencia real llevando soluciones desde el prototipo hasta entornos productivos.
Sólidos conocimientos de LLMs, incluyendo técnicas de prompting, generación de skills, construcción e integración de MCPs.
Experiencia en diseño de sistemas RAG, incluyendo chunking, embeddings, bases de datos vectoriales e integración con modelos de lenguaje.
Experiencia construyendo sistemas agénticos mediante frameworks como LangGraph, CrewAI, AutoGen o similares, así como en su orquestación.
Buen nivel de Python, con capacidad para desarrollar código ordenado, mantenible y testeado.
Conocimientos sólidos de infraestructura y DevOps: Docker, CI/CD, Git y línea de comandos en Linux.
Experiencia en diseño y consumo de APIs REST, utilizando FastAPI, Flask o tecnologías equivalentes.
Mentalidad DevOps y orientación a la operación: capacidad para trabajar no solo en la capa de aplicación, sino también en el despliegue, mantenimiento y evolución de los sistemas.
Español a nivel profesional e inglés suficiente para trabajar con documentación técnica y librerías.
Nice to have
Se valorará:
Experiencia con infraestructura como código, especialmente Terraform, Ansible o herramientas equivalentes.
Conocimientos de cloud (AWS, Azure o GCP), especialmente en servicios de cómputo, almacenamiento y redes.
Experiencia en observabilidad, utilizando herramientas como Prometheus, Grafana y diferentes stacks de logging y tracing.
Conocimientos de GitOps, Helm y automatización de despliegues.
Experiencia en evaluación y observabilidad de LLMs, incluyendo evals, métricas de calidad y detección de alucinaciones.
Experiencia con bases de datos vectoriales como pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant o similares.
Nociones de MLOps y pipelines de datos orientados a proyectos de Inteligencia Artificial.
Experiencia en fine-tuning de modelos, incluyendo técnicas como SFT, LoRA o equivalentes.
Proyectos personales, contribuciones a open source o un portfolio técnico en GitHub.
What you'll get
✅ Contrato indefinido en un grupo educativo líder en continuo crecimiento.
📍 Modelo híbrido de trabajo y flexibilidad horaria.
💻 Incorporación a un equipo que trabaja con IA aplicada a producción real, dentro de una empresa en expansión.
🚀 Trabajo con tecnología actual: Inteligencia Artificial aplicada, LLMs, agentes, contenedores, Kubernetes y cloud.
🎓 Plan de desarrollo y formación continua, con acceso a nuestras plataformas educativas.
💰 Salario competitivo acorde a la experiencia y conocimientos aportados.
🤝 Entorno tecnológico donde podrás participar en proyectos reales y asumir responsabilidad sobre las soluciones que construyas.
📩 ¡Queremos conocerte!
Si te apasiona la Inteligencia Artificial aplicada, disfrutas construyendo soluciones que llegan a producción y quieres trabajar combinando IA, ingeniería e infraestructura, ¡esta es tu oportunidad!
Additional information
El Grupo EDUCATIVO está firmemente comprometido con la igualdad de oportunidades y la diversidad, logrando con ello crear un entorno libre de toda discriminación.
Esta oferta se ha traducido automáticamente al español, .
Sobre la empresa
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