¡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.

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!