Buscamos un/a Machine Learning Engineer especializado en modelos generativos para incorporarse al equipo de innovación de nuestro cliente, una empresa líder en medios digitales. El rol se centrará en el desarrollo de soluciones basadas en IA para clasificación semántica, personalización de contenido y automatización de procesos editoriales.
- Diseñar, entrenar e implementar modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para clasificación, resumen, recomendación y generación de texto.
- Desarrollar soluciones sobre bases de LLMs (GPT, Claude, LLaMA, etc.) utilizando frameworks como LangChain o Haystack.
- Implementar arquitecturas de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para enriquecer modelos generativos con fuentes propias.
- Diseñar pipelines de entrenamiento y fine-tuning para modelos adaptados a datos editoriales.
- Colaborar con los equipos de producto y tecnología para integrar las soluciones en los CMS y plataformas de publicación.
- Evaluar rendimiento de los modelos (BLEU, ROUGE, perplexity) y proponer mejoras continuas.
- Mantenerse actualizado/a con el estado del arte en IA generativa, NLP y modelos fundacionales.
Requirements
- +3 años de experiencia en proyectos reales de Machine Learning / NLP.
- Experiencia con modelos de lenguaje (transformers) y herramientas como Hugging Face, OpenAI API, Cohere, Anthropic.
- Conocimiento práctico de LangChain, Haystack o LlamaIndex.
- Dominio de Python y librerías como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn.
- Experiencia en el diseño de arquitecturas RAG o sistemas QA sobre LLMs.
- Conocimiento de bases vectoriales como FAISS, Pinecone o Weaviate.
- Familiaridad con MLflow, experiment tracking y MLOps.
- Inglés alto (documentación, entornos técnicos, eventos internacionales).
- Valorable: experiencia previa en medios, publishing o personalización de contenidos.
Benefits
- Modelo de trabajo 100% remoto, con opción a coworking si se prefiere.
- Participación en proyectos innovadores de IA generativa con impacto real.
- Acceso a créditos mensual (OpenAI, Hugging Face, etc.)
- Publicación de resultados en conferencias (ACL, NeurIPS, LREC) y posibilidad de firmar papers.
- Jornadas de innovación cada 2 semanas para probar nuevas ideas en IA.
- Formación continua en IA avanzada: cursos, workshops, mentoring y comunidad técnica interna.
- 29 días laborables de vacaciones.
- Seguro médico completo, laptop premium, y presupuesto anual para home office o formación.
- Cultura de ingeniería con fuerte foco en ética y responsabilidad de la IA.