Ofertas de empleo en In2AI

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• Tipo de contratoA tiempo completo
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API Python Azure Cloud Coumputing Machine Learning

Buscamos un/a Ingeniero/a de Inteligencia Artificial con experiencia en el desarrollo de modelos de IA para unirse a nuestro equipo técnico y participar en la creación de soluciones inteligentes centradas en datos, interacción natural y privacidad.

Si te apasiona la IA aplicada, el NLP y los sistemas conversacionales, ¡queremos conocerte!¿Cuáles serán tus responsabilidades?Diseñar e implementar pipelines de aprendizaje federado adaptados a escenarios reales multiempresa.Implementar, evaluar e integrar modelos de IA para distintas aplicaciones, incluyendo modelos de lenguaje.Investigar y adaptar herramientas open source como Flower, FedML, TensorFlow Federated, entre otros.Colaborar con el equipo de desarrollo para integrar los modelos en la plataforma y desplegar en entornos productivos.Documentar, testear y mejorar continuamente los pipelines de IA.Contribuir a la evolución técnica del equipo: buenas prácticas, documentación, automatización, experimentación.¿Qué buscamos en ti?Experiencia sólida en el diseño e implementación de soluciones de Machine Learning o Deep Learning.Sólida experiencia en Python o TypeScript/Node (pruebas, CI/CD, mejores prácticas).Conocimiento de modelos de lenguaje como BERT, GPT, LLaMA, Mistral o similares.Experiencia o interés en RAGs, embeddings, vector stores y recuperación semántica de información.Sólidos conocimientos de Python y frameworks como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face,, Haystack, etc.Experencia en proyectos de producción que dependen de las API de LLM o chatbots avanzados.Uso práctico de marcos de orquestación de agentes/RAG (LangChain, LangGraph, CrewAI, Autogen…).Conocimiento práctico de Vector stores (p.Ej.

pgvector, Pinecone, OpenSearch, Weaviate…)Interés o experiencia en aprendizaje federado, edge computing o IA distribuida.Capacidad analítica, iniciativa investigadora y autonomía técnica.Habilidades de comunicación y trabajo en equipo interdisciplinar.Se valorará muy positivamente:Experiencia en proyectos de aprendizaje federado, IA distribuida o privacidad de datos.Conocimiento de frameworks como Flower, FedML, PySyft, y herramientas de MLOps.Familiaridad con tecnologías descentralizadas (blockchain, Nostr, IPFS…).Conocimiento y experiencia previa con entornos cloud, especialmente Microsoft Azure, para el desarrollo y despliegue de soluciones de IA.Familiaridad con relays, redes descentralizadas, sistemas P2P o blockchain.Contribuciones a proyectos open source, publicaciones técnicas o experiencia en investigación aplicada.Doctorado o máster en IA, Ciencia de Datos, Matemáticas o áreas afines.Conocimiento en técnicas avanzadas de preservación de la privacidad, como differential privacy, federated averaging, o cifrado homomórfico.¿Qué te ofrecemos?Incorporarte a un proyecto pionero que aborda uno de los mayores retos tecnológicos de la década: la compartición segura de datos a escala.Rol estratégico en un equipo multidisciplinar con gran proyección nacional e internacional.Contrato estable con condiciones competitivas y ajustadas a tu experiencia.Trabajo remoto 100% con horarios flexibles.Acceso a formación continua y participación en entornos altamente innovadores y colaborativos.Si te identificas con este perfil y estás listo/a para dar el siguiente paso en tu carrera, ¡no dudes en enviarnos tu candidatura!

Estamos deseando conocerte, envía tu CV a ******

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Buscamos un/a

Ingeniero/a de Inteligencia Artificial

con experiencia en el desarrollo de modelos de IA para unirse a nuestro equipo técnico y participar en la creación de soluciones inteligentes centradas en datos, interacción natural y privacidad.

Si te apasiona la IA aplicada, el NLP y los sistemas conversacionales, ¡queremos conocerte!

¿Cuáles serán tus responsabilidades?

Diseñar e implementar pipelines de aprendizaje federado adaptados a escenarios reales multiempresa.

Implementar, evaluar e integrar modelos de IA para distintas aplicaciones, incluyendo modelos de lenguaje.

Investigar y adaptar herramientas open source como Flower, FedML, TensorFlow Federated, entre otros.

Colaborar con el equipo de desarrollo para integrar los modelos en la plataforma y desplegar en entornos productivos.

Documentar, testear y mejorar continuamente los pipelines de IA.

Contribuir a la evolución técnica del equipo: buenas prácticas, documentación, automatización, experimentación.

¿Qué buscamos en ti?

Experiencia sólida en el diseño e implementación de soluciones de Machine Learning o Deep Learning.

Sólida experiencia en Python o TypeScript/Node (pruebas, CI/CD, mejores prácticas).

Conocimiento de modelos de lenguaje como BERT, GPT, LLaMA, Mistral o similares.

Experiencia o interés en RAGs, embeddings, vector stores y recuperación semántica de información.

Sólidos conocimientos de Python y frameworks como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face,, Haystack, etc.

Experencia en proyectos de producción que dependen de las API de LLM o chatbots avanzados.

Uso práctico de marcos de orquestación de agentes/RAG (LangChain, LangGraph, CrewAI, Autogen…).

Conocimiento práctico de Vector stores (p.ej.

pgvector, Pinecone, OpenSearch, Weaviate…)

Interés o experiencia en aprendizaje federado, edge computing o IA distribuida.

Capacidad analítica, iniciativa investigadora y autonomía técnica.

Habilidades de comunicación y trabajo en equipo interdisciplinar.

Se Valorará Muy Positivamente

Experiencia en proyectos de aprendizaje federado, IA distribuida o privacidad de datos.

Conocimiento de frameworks como Flower, FedML, PySyft, y herramientas de MLOps.

Familiaridad con tecnologías descentralizadas (blockchain, Nostr, IPFS…).

Conocimiento y experiencia previa con entornos cloud, especialmente Microsoft Azure, para el desarrollo y despliegue de soluciones de IA.

Familiaridad con relays, redes descentralizadas, sistemas P2P o blockchain.

Contribuciones a proyectos open source, publicaciones técnicas o experiencia en investigación aplicada.

Doctorado o máster en IA, Ciencia de Datos, Matemáticas o áreas afines.

Conocimiento en técnicas avanzadas de preservación de la privacidad, como differential privacy, federated averaging, o cifrado homomórfico.

¿Qué te ofrecemos?

Incorporarte a un proyecto pionero que aborda uno de los mayores retos tecnológicos de la década: la compartición segura de datos a escala.

Rol estratégico en un equipo multidisciplinar con gran proyección nacional e internacional.

Contrato estable con condiciones competitivas y ajustadas a tu experiencia.

Trabajo remoto 100% con horarios flexibles.

Acceso a formación continua y participación en entornos altamente innovadores y colaborativos.

Si te identificas con este perfil y estás listo/a para dar el siguiente paso en tu carrera, ¡no dudes en enviarnos tu candidatura!

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Si te apasiona la IA aplicada, el NLP y los sistemas conversacionales, ¡queremos conocerte!¿Cuáles serán tus responsabilidades?Diseñar e implementar pipelines de aprendizaje federado adaptados a escenarios reales multiempresa.Implementar, evaluar e integrar modelos de IA para distintas aplicaciones, incluyendo modelos de lenguaje.Investigar y adaptar herramientas open source como Flower, FedML, TensorFlow Federated, entre otros.Colaborar con el equipo de desarrollo para integrar los modelos en la plataforma y desplegar en entornos productivos.Documentar, testear y mejorar continuamente los pipelines de IA.Contribuir a la evolución técnica del equipo: buenas prácticas, documentación, automatización, experimentación.¿Qué buscamos en ti?Experiencia sólida en el diseño e implementación de soluciones de Machine Learning o Deep Learning.Sólida experiencia en Python o TypeScript/Node (pruebas, CI/CD, mejores prácticas).Conocimiento de modelos de lenguaje como BERT, GPT, LLaMA, Mistral o similares.Experiencia o interés en RAGs, embeddings, vector stores y recuperación semántica de información.Sólidos conocimientos de Python y frameworks como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face,, Haystack, etc.Experencia en proyectos de producción que dependen de las API de LLM o chatbots avanzados.Uso práctico de marcos de orquestación de agentes/RAG (LangChain, LangGraph, CrewAI, Autogen…).Conocimiento práctico de Vector stores (p.Ej.

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