Descripción de la oferta
1.Descripción del puesto
Senior LLMOps & LLM Engineer / AI ArchitectITCL Centro Tecnológico. Ubicación del empleo Burgos, Castilla y León, España (Presencial).
¿Le gusta esta oportunidad? Asegúrese de inscribirse rápido, ya que se espera un gran volumen de solicitudes. Desplácese hacia abajo para leer la descripción completa del puesto.
2.Funciones
Diseñar y desplegar arquitecturas de IA/LLMs garantizando escalabilidad, seguridad y eficiencia.
Construir y automatizar pipelines MLOps/LLMOps completos: adquisición, procesamiento, entrenamiento, fine-tuning, deployment, monitorización y retraining.
Integrar y operar tanto modelos open-source como modelos propietarios, adaptándolos a contextos de negocio y entornos cloud o híbridos.
Transformar PoCs en soluciones de producción, aplicando buenas prácticas de ingeniería (CI/CD, testing, trazabilidad, control de versiones y model registry).
Optimizar el entrenamiento e inferencia de LLMs, aplicando paralelismo de modelo y datos, optimización de hiperparámetros y reducción de costes.
Diseñar agentes inteligentes que combinen LLMs con herramientas externas (APIs, MCPs, bases de datos, sistemas de razonamiento, simuladores o entornos multimodales).
Definir estrategias de aplicación de LLMs en casos de uso reales: chatbots, RAG (retrieval‑augmented generation), agentes autónomos, análisis documental, interacción multimodal, etc.
Colaborar con equipos de investigación, producto y negocio, traduciendo necesidades en soluciones de IA concretas y eficientes.
Mentorizar y documentar buenas prácticas, impulsando la transferencia técnica dentro del equipo.
3.Experiencia requerida
Experiencia mínima de 2 años como ML/LLM Engineer o MLOps Engineer en entornos cloud o híbridos.
Experiencia en MLOps/LLMOps o DataOps (desde desarrollo hasta despliegue y monitorización).
Dominio de Python, control de versiones (Git), y frameworks de agentes/pipelines (LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI, MLflow, Weights & Biases).
Experiencia en entrenamiento, fine‑tuning y serving de modelos open‑source (Llama3, Qwen, Mistral, etc.) y modelos propietarios (OpenAI, Anthropic, Gemini, Claude, etc.).
Experiencia con infraestructura cloud y contenedores: Azure ML, AWS, Kubernetes, Docker, Terraform.
Conocimientos en chunking, vectorización y retrieval‑augmented generation (RAG).
Experiencia valorable
Experiencia en entrenamiento Mixture‑of‑Experts y optimización de inferencia.
Experiencia en entornos HPC o híbridos (cloud + on‑prem).
Conocimientos de razonamiento simbólico/neurosimbólico, RLHF o integración multimodal (visión, audio, texto).
Participación en proyectos de I+D o colaboración internacional.
4.Requisitos de formación
Formación académica mínima: FP/Grado en Matemáticas, Física o Informática.
Idiomas: Inglés técnico, Nivel B2.
5.Habilidades requeridas
Capacidad de comunicación, liderazgo técnico y trabajo colaborativo en entornos internacionales.
Capacidad de resolución de problemas.
Capacidad de aprendizaje y adaptación.
Capacidad de investigar, analizar y comunicar resultados de forma clara y conc.
6.Condiciones
Posición a cubrir: Senior LLMOps & LLM Engineer / AI Architect.
Unidad I+D: Agentes IAL.
Lugar de trabajo: Sede central de Burgos (Presencial).
Incorporación inmediata.
Salario a convenir acorde a los requisitos del puesto y experiencia del candidato.
7.Se ofrece
Contrato indefinido.
Absoluta discreción en el proceso de selección.
Jornada continua horario de mañana (7:00‑15:00) y horario de verano (7:00 – 14:00) con condiciones flexibles de trabajo y conciliación (teletrabajo, flexibilidad horaria, permisos...).
Formar parte de la unidad de Agentes IA integrada en I+D, en un equipo multidisciplinar altamente cualificado con más de 90 profesionales (Doctores, Titulados superiores y Medios, FP), en un entorno de trabajo creativo, que desarrolla proyectos europeos y nacionales de investigación y para empresas de diferentes sectores, con investigaciones ad‑hoc y desarrollos experimentales, con alto nivel de compromiso y con una clara vocación a soluciones de investigación muy aplicadas a mercado.
Acceso a infraestructura avanzada de cómputo propio (GPU, HPC, clústeres autonómicos).
Espacio real para la innovación, la transferencia tecnológica y la publicación científica.
Cultura abierta, multidisciplinar y creativa, orientada al impacto real de la IA generativa.
Plan individual de desarrollo de la carrera profesional (desarrollo de competencias técnicas y de gestión, evaluación anual por competencias, plan de formación anual) en un entorno de trabajo tecnológicamente avanzado.
Ayudas económicas y facilidades para seguir formándose (máster, formación avanzada, estancias en CCTT o Universidades de excelencia‑referencia en tecnologías preferentemente nacionales con los que ITCL tiene acuerdos conjuntos).
Buen ambiente de trabajo, innovación y experiencia.
Plan de beneficios sociales por pertenecer a la organización.
Ayuda a la reubicación por cambio de residencia.
#J-18808-Ljbffr
