Ingeniero senior de investigación aplicada para una empresa de IA en fase temprana, centrada en una plataforma de decisión sobre datos estructurados para grandes organizaciones. Perfila ejecuciones de entrenamiento distribuido para detectar cuellos de botella en cómputo, memoria de GPU y comunicación entre GPU, influye en decisiones de arquitectura (incluidos kernels Triton/CUDA), diseña técnicas de escalado, paralelización y optimización de memoria, colabora con investigadores de ML y lleva los modelos a producción mejorando la eficiencia de la inferencia. Se exige comprensión sólida de arquitecturas de ML modernas, experiencia con entrenamiento distribuido en sistemas multi-GPU, depuración avanzada y Python. Se valoran NCCL, MPI, PyTorch, Triton y C++/CUDA. Ofrece hasta 150.000 euros más equity, beneficios y apoyo a la reubicación.
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