Ofertas de empleo para UX/UI

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• PublicadaNueva

. React API Node.js Python TSQL Azure Docker Cloud Coumputing Kubernetes GraphQL REST TypeScript AWS DevOps Flask UX/UI Spark Machine Learning SEO

Buscamos un Fullstack Developer apasionado/a por crear soluciones completas que combinan interfaces modernas y backends eficientes.

Si disfrutas construyendo experiencias de usuario potentes con React, TypeScript, Tailwind, Next y a la vez desarrollando APIs robustas y escalables con Python, Node.js o Go, ¡te queremos en nuestro equipo!

¿Qué harás en Datadope?

• Diseñar y desarrollar aplicaciones web fullstack con React, TypeScript, Tailwind en el front y Python (FastAPI), Node.js (Express/NestJS) en el backend.
• Construir interfaces interactivas, responsivas y accesibles, integrando visualizaciones y paneles de control de observabilidad en tiempo real.
• Desarrollar APIs REST y GraphQL para conectar las aplicaciones con sistemas de datos, IA y métricas de red.
• Diseñar y mantener modelos de datos y consultas eficientes sobre bases de datos.
• Integrar servicios de datos y Machine Learning, consumiendo resultados de pipelines Spark, Redpanda o agentes IA.
• Colaborar estrechamente con Data Engineers, AI/ML Engineers y DevOps para garantizar la calidad, rendimiento y seguridad de las soluciones.
• Desarrollar módulos backend reutilizables: autenticación, logging, manejo de errores, servicios de configuración y seguridad.
• Implementar testing automatizado de UI y backend (Pytest, Playwright, Cypress).
• Optimizar rendimiento, SEO, caching y tiempos de carga en front y back.
• Documentar APIs, componentes y flujos de datos con claridad (OpenAPI, Markdown, Mermaid).
  
  

Lo que necesitamos de ti

• Formación en Ingeniería Informática, Software o áreas afines.
• +3 años de experiencia en desarrollo fullstack
• Dominio de JavaScript/TypeScript, React, Next.js y TailwindCSS.
• Experiencia desarrollando backends escalables con Python (FastAPI, Flask) o Node.js (Express, NestJS).
• Conocimientos sólidos de SQL, ORMs (SQLAlchemy, Prisma, TypeORM, Alembic) y modelado de bases de datos.
• Familiaridad con APIs REST/GraphQL, autenticación (JWT, OAuth2) y control de acceso (RBAC).
• Experiencia con CI/CD, testing automatizado y control de versiones (GitHub Actions, GitLab CI, Jest, Pytest).
• Conocimiento en integración con servicios cloud (AWS, Azure).
• Buen entendimiento de Docker, Kubernetes y despliegues en contenedores.
• Capacidad para documentar y comunicar soluciones técnicas de forma clara y colaborativa.
  
  

Si además tienes... ¡Suma puntos extra!

• Experiencia con visualización de datos (Grafana, Plotly, Recharts, D3.js, ECharts).
• Experiencia en Streamlit, Chainlit, Dash para prototipado rápido de interfaces analíticas.
• Conocimientos de observabilidad (logs, métricas, tracing) y consumo de APIs de sistemas de monitoreo.
• Experiencia integrando funcionalidades IA o RAG en el frontend.
• (Plus avanzado) Integrar componentes IA generativa o agentes inteligentes (LangChain, LangGraph, OpenAI API) en dashboards y herramientas internas.
• Nivel de inglés técnico, ideal para comunicación con equipos internacionales y documentación.
  
  

Si te apasiona desarrollar productos completos —desde la experiencia de usuario hasta el despliegue de APIs y servicios inteligentes— y quieres formar parte de un equipo que fusiona observabilidad, datos e inteligencia artificial.

¡Datadope te está esperando!

¿Por qué trabajar con nosotros?

En DataDope , no solo buscamos el éxito de la empresa, sino el de nuestro equipo.

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.

~ Retribución flexible

¿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!

Pueden mandarnos tu CV directamente a ******

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

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• Diseñar y mantener modelos de datos y consultas eficientes sobre bases de datos.
• Integrar servicios de datos y Machine Learning, consumiendo resultados de pipelines Spark, Redpanda o agentes IA.
• Colaborar estrechamente con Data Engineers, AI/ML Engineers y DevOps para garantizar la calidad, rendimiento y seguridad de las soluciones.
• Desarrollar módulos backend reutilizables: autenticación, logging, manejo de errores, servicios de configuración y seguridad.
• Implementar testing automatizado de UI y backend (Pytest, Playwright, Cypress).
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• Documentar APIs, componentes y flujos de datos con claridad (OpenAPI, Markdown, Mermaid).
  
  

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• Familiaridad con APIs REST/GraphQL, autenticación (JWT, OAuth2) y control de acceso (RBAC).
• Experiencia con CI/CD, testing automatizado y control de versiones (GitHub Actions, GitLab CI, Jest, Pytest).
• Conocimiento en integración con servicios cloud (AWS, Azure).
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. MongoDB Python Azure NoSQL Docker Cloud Coumputing AWS UX/UI Kafka Spark Machine Learning

¡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.

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Oportunidades de liderazgo y crecimiento personal.

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apasionado/a por crear soluciones completas que combinan interfaces modernas y backends eficientes.

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¿Qué harás en Datadope?

• Diseñar y desarrollar aplicaciones web fullstack con React, TypeScript, Tailwind en el front y Python (FastAPI), Node.js (Express/NestJS) en el backend.
• Construir interfaces interactivas, responsivas y accesibles, integrando visualizaciones y paneles de control de observabilidad en tiempo real.
• Desarrollar APIs REST y GraphQL para conectar las aplicaciones con sistemas de datos, IA y métricas de red.
• Diseñar y mantener modelos de datos y consultas eficientes sobre bases de datos.
• Integrar servicios de datos y Machine Learning, consumiendo resultados de pipelines Spark, Redpanda o agentes IA.
• Colaborar estrechamente con Data Engineers, AI/ML Engineers y DevOps para garantizar la calidad, rendimiento y seguridad de las soluciones.
• Desarrollar módulos backend reutilizables: autenticación, logging, manejo de errores, servicios de configuración y seguridad.
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• Dominio de JavaScript/TypeScript, React, Next.js y TailwindCSS.
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En

DataDope

, no solo buscamos el éxito de la empresa, sino el de nuestro equipo.

Ofrecemos

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Si además tienes... ¡Suma puntos extra!

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• Conocimientos de observabilidad (logs, métricas, tracing) y consumo de APIs de sistemas de monitoreo.
• Experiencia integrando funcionalidades IA o RAG en el frontend.
• (Plus avanzado) Integrar componentes IA generativa o agentes inteligentes (LangChain, LangGraph, OpenAI API) en dashboards y herramientas internas.
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• Experiencia con visualización de datos (Grafana, Plotly, Recharts, D3.js, ECharts).
• Experiencia en Streamlit, Chainlit, Dash para prototipado rápido de interfaces analíticas.
• Conocimientos de observabilidad (logs, métricas, tracing) y consumo de APIs de sistemas de monitoreo.
• Experiencia integrando funcionalidades IA o RAG en el frontend.
• (Plus avanzado) Integrar componentes IA generativa o agentes inteligentes (LangChain, LangGraph, OpenAI API) en dashboards y herramientas internas.
• Nivel de inglés técnico, ideal para comunicación con equipos internacionales y documentación.
  
  

Si te apasiona desarrollar productos completos —desde la experiencia de usuario hasta el despliegue de APIs y servicios inteligentes— y quieres formar parte de un equipo que fusiona observabilidad, datos e inteligencia artificial.

¡Datadope te está esperando!

¿Por qué trabajar con nosotros?

En

DataDope , no solo buscamos el éxito de la empresa, sino el de nuestro equipo.

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.

Retribución flexible

¿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!

Pueden mandarnos tu CV directamente a ******

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

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• PublicadaNueva

. MongoDB Python Azure NoSQL Docker Cloud Coumputing AWS UX/UI Kafka Spark Machine Learning

¡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.

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