AI Engineer

Descripción de la oferta Estarás en el equipo de especialización de Inteligencia Artificial. Equipo que está revolucionando múltiples sectores: transporte, energía, industria y salud. Imagina poder aplicar tus conocimientos en inteligencia artificial para resolver desafíos reales en estas áreas vitales para la sociedad. Desde mejorar la eficiencia del transporte hasta encontrar soluciones innovadoras para el cuidado de la salud, tu contribución podría tener un impacto tangible en la vida de las personas. Lo mejor de todo es que tendrás la oportunidad de trabajar con las últimas novedades en modelos de IA, lo que te permitirá explorar nuevas fronteras y desarrollar soluciones verdaderamente innovadoras. Este equipo no solo ofrece un entorno estimulante para crecer profesionalmente, sino también la posibilidad de formar parte de algo más grande que uno mismo: un cambio positivo en el mundo. Tu experiencia y tu pasión por la tecnología son exactamente lo que necesitamos para impulsar este proyecto hacia adelante. ¿Te unirías a nosotros para ser parte de esta emocionante aventura? Estamos seguros/as de que juntos podemos lograr cosas asombrosas. ¿Qué te aportaremos?

• Un contrato indefinido de lunes a viernes, junto con un horario flexible.
• Salario acorde a formación y experiencia (42.000€ - 50.000€ brutos/año).
• Posibilidad de teletrabajar hasta 2 días a la semana e incluso un tercer día en alguna de nuestras sedes (Bilbao, Donostia) más cercanas a tu domicilio.
• Participación en la toma de decisiones.
• Formación técnica permanente.
• Actividades de cohesión.
• Compañerismo y ¡buen ambiente!.

• Diseñar y desarrollar soluciones de Inteligencia Artificial y análisis de datos en entornos insdustriales, desde el tratamiento y modelado de datos hasta la integración en sistemas productivos.
• Capacidad en seleccionar la mejor técnica o combinación de técnicas IA y Machine learning, tanto tradicionales (ML clásico, estadística avanzada) como emergentes (deep learning, modelos fundacionales, aprendizaje multimodal o generativo), para resolver problemas complejos del mundo real.
• Implementar componentes, librerías y frameworks reutilizables considerando un ciclo de vida de desarrollo orientado al testing y validación.
• Explorar, adaptar e integrar nuevos paradigmas de IA, como el aprendizaje federado, el aprendizaje incremental, los modelos open world o la IA explicable en los proyectos.
• Planificar y ejecutar planes de integración y validación de componentes software.
• Colaborar y participar en grupos de proyectos multidisciplinares.
• Contribuir a la innovación tecnológica del equipo, investigando y evaluando nuevas herramientas, frameworks y modelos del estado del arte, participando en proyectos de I+D, publicaciones o colaboraciones con partners tecnológicos.
• Desarrollar prototipos innovadores para demostrar las capacidades del equipo, integrando tecnologías y conocimientos adquiridos.
• Gestionar proyectos con clientes, determinando sus necesidades y planteando soluciones concretas a sus problemas.

Requisitos

• Ingeniería Informática, Ingeniería de Telecomunicaciones, Inteligencia Artifical o similar.
• Máster relacionado con la materia. Se valorará positivamente tener doctorado en informática o similar.
• Conocimiento, formación específica en inteligencia artificial y análisis de datos.
• Buenas habilidades de comunicación en inglés.
• Conocimiento y habilidades importantes en programación en Python y dominio de librerías de análisis avanzado de datos. Se valorará experiencia en lenguajes de programación como R/Java/Go.
• Experiencia en Machine Learning y Deep Learning, incluyendo diseño, entrenamiento y despliegue de modelos.
• Capacidad de desarrollo de algoritmos de ML e IA y manejo de frameworks como TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, o SciKit-learn.
• Conocimientos en aprendizaje multimodal, modelos fundacionales, aprendizaje federado o incremental, y técnicas de IA explicable.
• Se valorará conocimiento de arquitecturas basadas en contenedores (Docker) y estar familiarizado/a con plataformas en la nube (AWS, Azure, Google).
• Diseño y desarrollo de flujos de trabajo de ML (MLflow, Airflow).
• Elaboración y ejecución de pruebas de integración y validación de sistemas basados en aprendizaje automático.