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azure mlops llms rag langchain📋 Description
- Diseñar arquitecturas end-to-end de IA generativa (RAG, agentes, copilots).
- Definir patrones de diseño para uso de LLMs en producción.
- Seleccionar y optimizar modelos fundacionales por caso de uso y coste.
- Implementar pipelines de RAG: ingestión, embeddings, recuperación, ranking.
- Diseñar métricas, monitorización y guardrails para LLMs.
- Integrar GenAI en sistemas empresariales via APIs y microservicios.
🎯 Requirements
- Experiencia ≥5 años en IA/ML, enfocado en IA generativa y LLMs.
- RAG architectures y bases de datos vectoriales (Pinecone/Weaviate).
- Experiencia con frameworks de orquestación (LangChain, LlamaIndex o equivalentes).
- Azure y arquitecturas distribuidas en la nube.
- MLOps/LLMOps: despliegue, monitorización, versionado, pipelines.
- Desarrollo de APIs y microservicios en entornos productivos.
- Experiencia en fine-tuning, RLHF o alineación de modelos.
- Conocimiento de agentes autónomos y tool calling.
- Evaluación de LLMs, IA segura, red teaming y guardrails.
- Modelos open-source (Llama, Mistral, etc.).
🎁 Benefits
- Contrato indefinido con salario competitivo
- Modalidad flexible y posibilidad de trabajo remoto.
- Plan de carrera personalizado y formación continua
- Participación en proyectos estables con alto componente técnico.
- Flexibilidad horaria y enfoque en la conciliación.
- Beneficios sociales adaptados a tus necesidades
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