Sr. Machine Learning Engineer (contrato temporal)

Senior Machine Learning Engineer LLMs

Ubicación: 100% Remoto (LATAM)
️Idioma: Español nativo o avanzado (excluyente)
Tipo de contratación: Contractor (pago por hora en USD)
Duración del proyecto: 6 a 8 meses
Horario: Flexible, con algunas horas de trabajo sincrónico con el equipo en España

Sobre la oportunidad

En Acciona IT estamos acompañando a una empresa del sector de ciberseguridad, con sede en España, en la búsqueda de un/a Senior Machine Learning Engineer con experiencia en modelos de lenguaje grande (LLMs). Esta posición es ideal para profesionales con un enfoque práctico en inteligencia artificial, interesados en aplicar modelos de última generación a problemas reales y desafiantes.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y desplegar modelos de lenguaje grande (LLMs) para resolver problemas complejos de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Evaluar y adaptar arquitecturas como GPT, LLaMA, Mistral, entre otras, a necesidades específicas del negocio.
• Colaborar con equipos de producto, ingeniería y ciencia de datos para integrar soluciones de ML en entornos productivos.
• Optimizar modelos en términos de precisión, eficiencia y escalabilidad.
• Mantenerse al día con los últimos avances en LLMs, técnicas de fine-tuning, prompt engineering y herramientas open source.
• Participar en revisiones de código, definición de buenas prácticas y mentoría de perfiles más junior.

Requisitos

• Más de 5 años de experiencia en Machine Learning, con al menos 2 años trabajando directamente con LLMs.
• Dominio de Python y frameworks como PyTorch, TensorFlow o JAX.
• Experiencia con bibliotecas como Hugging Face Transformers, LangChain u otras similares.
• Conocimientos sólidos en NLP, embeddings, mecanismos de atención y entrenamiento distribuido.
• Experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos y construcción de pipelines de entrenamiento.
• Capacidad para desenvolverse en entornos ágiles y colaborativos.

Deseables

• Experiencia en fine-tuning o preentrenamiento de LLMs.
• Contribuciones a proyectos open source relacionados con NLP o ML.
• Familiaridad con herramientas de MLOps (MLflow, Weights & Biases, etc.).
• Conocimientos en seguridad, ética y mitigación de sesgos en modelos de lenguaje.