Senior Machine Learning Engineer (LLM)
Nuestro cliente es una compañía tecnológica en rápido crecimiento, líder en el desarrollo de soluciones avanzadas de inteligencia artificial y computación cuántica aplicada. Su objetivo es transformar industrias como finanzas, energía y manufactura mediante el uso de modelos fundacionales y tecnologías de vanguardia.
Con un equipo multicultural y multidisciplinario, esta empresa apuesta por la innovación responsable, el desarrollo profesional continuo y la creación de soluciones con impacto real.
Únete como Senior Machine Learning Engineer (LLMs)
Buscamos un/a Senior Machine Learning Engineer con experiencia sólida en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), deep learning y despliegue de soluciones de IA en entornos industriales. En este rol, contribuirás directamente al diseño, desarrollo y optimización de sistemas avanzados, trabajando junto a algunos de los expertos más reconocidos en el sector.
Responsabilidades
-Diseñar e implementar nuevas técnicas de compresión y optimización de LLMs, aplicando enfoques avanzados como redes tensoriales o tecnologías inspiradas en computación cuántica.
-Evaluar y mejorar el rendimiento de modelos: fine-tuning, robustez, eficiencia y benchmarking continuo.
-Colaborar con equipos técnicos y de producto para integrar los modelos en soluciones reales.
-Documentar procesos, experimentos y resultados con rigurosidad.
-Participar en revisiones de código y apoyar a perfiles más junior como referente técnico.
-Mantenerse al día en los avances del campo y proponer nuevas tecnologías o enfoques.
Requisitos
-Formación en Ingeniería, IA, Ciencia de Datos o campos relacionados (Máster o Doctorado).
-Mínimo 5 años de experiencia práctica en deep learning, incluyendo 2 años con LLMs y arquitecturas Transformer.
-Experiencia con librerías como HuggingFace Transformers, Accelerate, Datasets, entre otras.
-Dominio de Python y frameworks como PyTorch.
-Conocimientos sólidos de arquitectura GPU, entrenamiento e inferencia.
-Experiencia en despliegue de modelos en cloud (idealmente AWS) y contenedores (Docker).
-Excelente capacidad de resolución de problemas y comunicación técnica.
-Fluidez en inglés (nivel C1) y español.
Se valorará especialmente
-Publicaciones científicas o contribuciones a la comunidad de IA.
-Experiencia previa en proyectos industriales de IA con impacto tangible.
-Conocimiento de herramientas de inferencia como TensorRT, vLLM o similares.
-Familiaridad con sistemas RAG y evaluación de precisión de modelos.
-Experiencia con prácticas de MLOps y trabajo en entornos HPC.
-Conocimientos en ética de la IA y uso responsable de modelos generativos.
Qué se ofrece
-Contrato indefinido con salario competitivo y bonus por desempeño.
-Bono de bienvenida.
-Sponsorship de visado y paquete de reubicación si aplica.
-Seguro médico privado y beneficios sociales.
-Modalidad híbrida con alta flexibilidad horaria.
-Clases de idiomas, formación continua y plan de carrera personalizado.
-Oportunidad de trabajar con tecnologías punteras y un equipo internacional.
Si te apasiona el desarrollo de modelos avanzados, buscas retos técnicos y un entorno colaborativo donde puedas seguir creciendo, esta oportunidad es para ti.
- Departamento
- Data
- Ubicaciones
- Gipuzkoa
- Estado remoto
- Híbrido
- Número de vacantes
- 1
- Experiencia mínima
- 4
- Skills (separadas por coma)
- Machine Learning, Deep Learning, Large Language Models, Transformers, Python, PyTorch, HuggingFace Transformers, HuggingFace Datasets, Model Compression, Model Optimization, Inference Tuning, Quantization, Tensor Parallelism, GPU Programming, TensorRT, vLLM, Triton Kernels, Disk-based KV Caches, Cloud Deployment, Docker, AWS, Neural Networks, NLP, Performance Benchmarking, AI Ethics, MLOps, High Performance Computing (HPC)
- Idiomas
- Inglés C1
Acerca de TalentHackers
TalentHackers es la compañía del grupo Catenon especializada en reclutamiento de perfiles tecnológicos y digitales. Nace en el año 2019 con el propósito de transformar la industria a través de la inteligencia del dato y recompensar justamente a quien aporta valor gracias a la tecnología nodal y a su sistema de referencias pagadas.
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