¡Únete a

DataDope

como

AI / ML Engineer !

En

Datadope

buscamos un/a

AI / ML Engineer

apasionado/a por construir

soluciones inteligentes

que combinan

datos ,

modelos

y

agentes autónomos

aplicados a

sistemas complejos de observabilidad y redes .

Si disfrutas diseñando

sistemas de IA

que integran

Machine Learning ,

LLMs

y

datos operativos en tiempo real , desarrollando

agentes inteligentes

que analicen

eventos, alertas y métricas , y llevándolos a

producción de forma robusta y escalable , ¡te queremos en nuestro equipo!

¿Qué harás

en

DataDope ?

Transformar

desafíos comerciales

en

soluciones de AI / ML end-to-end , entendiendo a fondo los

objetivos de negocio .

Diseñar, desarrollar y desplegar

modelos de Machine Learning

y

flujos de agentes IA

para

análisis de anomalías ,

predicción ,

clasificación

y

correlación de eventos ,

redes

y

experiencia de usuario .

Implementar

agentes autónomos

y

sistemas de decisión

basados en frameworks como

LangGraph, CrewAI, OpenAI y AutoGen .

Desarrollar

agentes basados en LLMs

capaces de analizar

eventos operativos, alertas, métricas y logs .

Diseñar

sistemas de razonamiento automático

que ayuden a

explicar incidentes

o

recomendar acciones

en

plataformas de observabilidad .

Integrar

LLMs con datos internos (RAG)

utilizando

bases vectoriales

como

Chroma

o

Pinecone .

Colaborar con

Data Engineers

para diseñar

pipelines de entrenamiento e inferencia

reproducibles y escalables ( Spark, Airflow, MLflow ).

Desarrollar

componentes de backend, MCPs y APIs

( Python / FastAPI ) para exponer

modelos o agentes

a productos.

Crear y mantener

entornos de experimentación reproducibles

( Docker, conda/pipenv, Jupyter ).

Documentar

experimentos, métricas, hiperparámetros y resultados de validación

con

trazabilidad y calidad .

Colaborar estrechamente con equipos de

Data Science, Data Engineering y DevOps/MLOps

para integrar

modelos en pipelines de producción .

( Plus avanzado ) Diseñar

arquitecturas híbridas

que combinen

ML tradicional, IA generativa y conocimiento estructurado (Graph / RAG) .

Colaborar con el equipo y

guiar a perfiles junior , compartiendo

conocimiento y mejores prácticas .

Lo Que Necesitamos De Ti

Formación en

Informática, Matemáticas, Ingeniería

o

disciplinas cuantitativas .

Experiencia en

desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning o IA .

Experiencia sólida en

Python , con manejo experto de

Pandas y NumPy .

Dominio de

scikit-learn, StatsModels

y frameworks de

Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) .

Experiencia real en

pronóstico de series temporales , más allá de

modelos estadísticos básicos

(plus).

Autonomía y espíritu de equipo , porque en

DataDope

nos gusta

aprender juntos .

Experiencia en

entrenamiento, tuning y despliegue de modelos ML

( supervisado y no supervisado ).

Experiencia práctica en

frameworks de agentes y orquestación de LLMs

( LangGraph, CrewAI, AutoGen ).

Experiencia con

bases de datos vectoriales

y técnicas

RAG (Retrieval-Augmented Generation) .

Experiencia con

pipelines de datos y entrenamiento .

Capacidad para

analizar resultados y métricas de modelos .

Habilidad para

documentar y comunicar resultados técnicos

de manera

clara y estructurada .

Si además tienes...

Conocimientos en

plataformas cloud

( AWS, GCP, Azure ).

Experiencia con

bases de datos NoSQL

( MongoDB, ClickHouse ) y tecnologías como

Kafka .

Experiencia con

IA generativa

y

LLMs open-source

( OpenAI, Anthropic, Mistral, Ollama, Hugging Face ).

Conocimientos en

Graph Databases

y

Knowledge Graphs .

Familiaridad con

topologías de agentes multi-rol o multi-modal .

Conocimientos en

optimización de modelos

( quantization, distillation, LoRA fine-tuning ).

Experiencia en

monitorización y evaluación continua de modelos en producción

( Prometheus, EvidentlyAI, Arize ).

Conocimiento en

MLOps

MLflow, DVC, Docker, CI/CD, versionado de modelos y experiment tracking .

Ofrecemos

Un ambiente de trabajo colaborativo, inclusivo y orientado a la innovación.

Proyectos emocionantes que desafiarán tus habilidades y te permitirán crecer profesionalmente.

Oportunidades de liderazgo y crecimiento personal.

Salario competitivo acorde a tu experiencia y a las responsabilidades del puesto.

Jornadas flexibles con un modelo remoto ( con la posibilidad de híbrido si resides en Madrid)

Jornada reducida los viernes, julio y agosto.

25 días de vacaciones + tu cumpleaños.

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¿Te interesa?

Si sientes que este rol es para ti y quieres ser parte del equipo que está redefiniendo el

futuro de la observabilidad, ¡nos encantaría saber de ti!

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¡Únete a DataDope y lidera la revolución de la observabilidad!