Senior AI Engineer
No hay muchos lugares en los que a través de la tecnología transformen el conocimiento, la ciencia...en definitiva, la vida de las personas.
Frontiers es uno de esos lugares 💙. Son una de las principales plataformas de publicación científica de acceso abierto y están revolucionando el acceso al conocimiento.
Creen en la ciencia como medio transformador de la sociedad, ¡sigue leyendo que te va a interesar 👇!
¿Qué harás?
Frontiers es una de las plataformas de publicación científica en acceso abierto más grandes del mundo. Su misión es clara: que el conocimiento sea accesible para todos, sin barreras.
Con más de 200.000 artículos publicados, 2 millones de citas y más de mil millones de visitas y descargas, su impacto en la comunidad científica es enorme. Pero detrás de esos números hay algo mucho más importante: miles de investigadores compartiendo sus descubrimientos para que otros puedan avanzar, construir y mejorar nuestro futuro.
Es un entorno técnico complejo, sí, pero también muy estimulante.
🙌 ¿Por qué tú?
No paran de crecer y ahora mismo les estamos ayudando a ampliar uno de sus equipo de AI.
Buscan a alguien con background en data antes del boom de la AI y que haya transicionado hacia roles más transversales de AI cacharreando mucho con LLMs.
Tu foco principal estará en proyectos de Generative AI, explorando nuevas formas de aplicar LLMs para mejorar la plataforma y la experiencia de los usuarios. También colaborarás con otras áreas de datos y ML, aprendiendo y apoyando en proyectos de data engineering y data science.
Ni que decir tiene que tendrás autonomía técnica para tomar decisiones en la implementación, experimentar y mejorar continuamente la plataforma con tus soluciones de IA.
🔥 ¿Mola? MOLA 🔥
Tu evolución
En 1 mes
Entenderás a fondo lo que hace Frontiers y tendrás una idea más clara de cómo puedes ayudar a transformar la forma en que la investigación se publica, evalúa y comunica al mundo.
También tendrás una mejor idea de las aplicaciones y servicios de los que serás responsable y de cómo se integran con el resto de la empresa.
Tus responsabilidades
Participarás en la definición de arquitecturas de IA que integren datos, machine learning clásico y modelos de lenguaje (LLMs), buscando soluciones sólidas y escalables.
Construirás y mantendrás pipelines de datos y servicios que alimentan sus modelos de IA y LLMs en producción.
Implementarás y optimizarás modelos de machine learning y LLMs, asegurando que funcionen con eficiencia y calidad.
Trabajarás codo a codo con ingeniería y producto para convertir ideas en soluciones técnicas que tengan impacto real en los investigadores.
Explorarás nuevas formas de aplicar Generative AI, experimentando con LLMs para mejorar la plataforma y la experiencia de los usuarios.
¿Cómo lo harás?
En Frontiers creen en la entrega de valor continua, el trabajo en equipo y llevan tatuado que fallar no está mal, es necesario para mejorar.
Formarás parte de una compañía que apuesta por un entorno de trabajo colaborativo y bien estructurado, donde cada equipo aporta su pieza clave al impacto global del producto.
Los equipos normalmente trabajan en Sprints de dos semanas y entregan el software en cuanto está listo. El equipo es 100% responsable de lo que desarrolla y despliega, incluso una vez en producción.
Tienen una estructura muy horizontal y una cultura muy colaborativa. Se pone énfasis en la mejora continua y la auto-organización. La comunicación para ellos es muy importante y fomentan que todo el mundo pueda dar siempre su opinión constructiva.
La colaboración, las buenas prácticas y la mejora continua no son solo palabras bonitas: son parte de la cultura del equipo.
🧐 Respecto al stack, te dejamos por aquí unas pinceladas:
“Jugarás” con un stack vivo, moderno y puntero, pensado para que experimentes y construyas soluciones de IA con impacto real.
- 🚀 Azure AI Foundry para desplegar modelos de Generative AI.
- 🔍 Azure AI Search como motor vectorial para búsquedas inteligentes.
- 🧩 LangChain para dar forma a pipelines y agentes conversacionales.
- 🤖 OpenAI y Vertex AI (Google) para llevar los LLMs al siguiente nivel.
- 🗄️ Postgres y BigQuery como fuentes principales de datos.
- 🔄 Azure DevOps para CI/CD ágil y fiable.
- 📊 MLFlow para experimentar, medir y seguir mejorando.
¿Cuándo trabajarás?
Aquí creen que la flexibilidad no es un beneficio, sino una forma de trabajar. Tendrás una jornada de 8 horas de lunes a viernes, con entrada y salida flexible: los equipos se autoorganizan, pero en general solo necesitas estar disponible de 10:00 a 16:00 (hora peninsular española) para coincidir con tu equipo.
Y un detalle que se agradece: en agosto trabajan solo 7 horas al día, porque saben que el verano es para recargar pilas de verdad.
Día laborable
Jornada completa
Vacaciones
29 días
Jornada laboral
Flexible
Turno continuo
En verano¿Dónde trabajarás?
Presencial
Teletrabajo
Esta posición es híbrida.
El equipo se junta en su cuartel general 3 días a la semana de manera presencial, ubicado en Paseo de la Habana donde podrás colaborar mano a mano con tus compañeros, compartir ideas y construir juntos un gran producto desde el día a día.
Además disfrutarás de eventos y team buildings que fomentan la cultura de colaboración. ¡El ambiente está diseñado para que crezcas tanto profesional como personalmente!
¿Con quién trabajarás?
El ambiente es de colaboración total, donde cada persona tiene voz y se apuesta por equipos pequeños, pero bien coordinados. Porque aquí, más que trabajar juntos, se piensa y se construye en equipo.
Te presentamos a algunas de las personas con las que trabajarás en tu día a día.
- Miroslav Romám Rosón (Machine Learning Team Lead)
- David García Río (QA Engineer)
- Davidde Fiocco (Senior Data Scientist)
- Yana Shtyk (Junior Data Scientist)
¿Qué piden?
Es una posición clave para el equipo de Frontiers, enfocada en aportar valor técnico en proyectos de IA y Generative AI.
No solo se valorarán tus habilidades técnicas, sino también tu capacidad de aprendizaje, curiosidad por explorar nuevas tecnologías y ganas de generar impacto en todo el ciclo de AI. Buscan alguien que se mueva con soltura en entornos complejos, con tecnologías diversas, y que disfrute resolviendo problemas y aplicando soluciones prácticas.
💂♂️ El inglés es un must. Es un entorno internacional y el lenguaje vehicular es el inglés, por lo que tu nivel debe ser fluido tanto hablado como escrito.
Lo que buscan:
- Al menos 5 años de experiencia profesional. Habiendo transicionado de roles como Data Engineer, Data Scientist o ML Engineer a temas basados en LLM.
- Fuerte conocimiento y experiencia con Python y SQL, así como experiencia en plataformas Cloud y herramientas de orquestación de contenedores como Docker y Kubernetes.
- Experiencia con frameworks de ML en producción, modelos avanzados de LLMs, fine-tuning, prompt engineering, optimización de rendimiento y herramientas de orquestación como Apache Airflow.
- Excelentes habilidades de comunicación, colaboración y capacidad de influir estratégicamente, con experiencia explicando conceptos técnicos complejos a distintos niveles de stakeholders.
Tecnologías
Innegociable
Python
Avanzado 
SQL
Avanzado 
Docker
Intermedio 
Kubernetes
Intermedio 
Airflow
Intermedio
Otras habilidades
Innegociable
Aprendizaje Continuo
Adaptabilidad al cambio
Trabajo en equipo
Proactividad
Idiomas
¿Qué ofrecen?
- 🏖️ 25 días + 4 well being days
- 💰 80€/mes para compensar el trabajo híbrido (Madrid).
- Una ayuda inicial de 675€ para que compres cualquier cosa que necesiten para tu oficina en casa: Monitor, mesa, silla…
- 🎈 Acceso a la app Headspace (mindfulness) y 🎈 Clases de yoga online
Beneficios
Seguro de salud
Ayuda con el transporte
Seguro de vida
Pack de bienvenida
Apoyo con tu plan de pensiones
Retribución Flexible
Capacidad de transformar parte del salario en pagos en especie como: cheques-guardería o Tickets Restaurant.
What the FAQ?
No, por temas administrativos y de husos horarios, solo valoran a personas que tengan el permiso de trabajo y la residencia en España.
La verdad que son muy ágiles. Su proceso consta de 3 fases:
- Reunión cultural-técnica para ver encajes de manera bidireccional con tu futuro Team Lead (Miroslav).
- Reunión técnica.
- Reunión cultural.