Contrata al AI Engineer que despliega tus modelos en producción.
Del prototipo LLM al sistema en producción: reclutamos ingenieros de IA que saben industrializar, monitorizar y proteger tus modelos — no solo hacerlos funcionar en una demo.
El puesto
El AI Engineer toma el relevo donde termina el prototipo: convierte un notebook o un POC en un sistema fiable, monitorizado y presupuestado. Diseña pipelines RAG, integra LLM en un producto existente, gestiona el fine-tuning cuando está justificado, y vigila en producción la latencia, el coste de inferencia y la deriva de las respuestas.
Es un puesto joven y muy demandado, por lo que es fácil contratarlo mal. Muchos candidatos presentan una experiencia «IA» construida sobre un hackathon o un wrapper de ChatGPT, sin haber mantenido nunca un sistema bajo carga real. Sin una rejilla de lectura técnica, la selección se basa en el discurso más que en la prueba — y el error sale caro: perfil escaso, salario elevado, proyecto estratégico retrasado varios meses.
El perfil adecuado
- Experiencia real llevando modelos o sistemas LLM a producción (MLOps/LLMOps) — no solo prototipado en notebook.
- Dominio práctico del RAG, el prompt engineering y la integración de API de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, modelos open source).
- Bases sólidas de ingeniería de software — Python, API, arquitectura cloud, CI/CD — al menos tanto como en machine learning puro.
- Sentido del coste y la latencia: sabe equilibrar el rendimiento del modelo con la viabilidad económica del producto.
- Autonomía y claridad: capaz de explicar una decisión técnica de IA a un board no técnico, y de decir que no a un caso de uso que no se sostiene.
Rango de salario
| Antigüedad | Fijo | Variable | OTE |
|---|---|---|---|
| Junior | 40–48 k€ | 0–4 k€ | 40–52 k€ |
| Intermedio | 55–68 k€ | 3–9 k€ | 58–77 k€ |
| Senior | 75–95 k€ | 5–15 k€ | 80–110 k€ |
Cómo reclutamos
Empezamos por tu contexto.
Una conversación a fondo para entender tu cultura, retos comerciales y criterios no negociables. Nunca empezamos a ciegas.
Identificación activa.
Nuestros agentes internos + Apify, Kaspr, lemlist y Waalaxy para identificar y contactar. Claude y Mistral para analizar y resumir. Fireflies y Noota para capturar entrevistas. LinkedIn Recruiter para la búsqueda.
5 a 10 perfiles alineados.
Cada perfil presentado ha sido entrevistado por Walid. Cada uno con un brief detallado, hasta la decisión, la negociación y la incorporación.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un AI Engineer y un Data Scientist?
El Data Scientist explora y demuestra el valor de un caso de uso; el AI Engineer lo hace funcionar en producción — API, monitorización, costes, seguridad. En una start-up, una sola persona suele cubrir ambos roles: definimos el alcance exacto contigo antes de lanzar la búsqueda.
¿Hace falta un doctorado o un perfil de investigación para este puesto?
No, en la gran mayoría de los casos. El puesto exige sobre todo una ingeniería de software sólida y una experiencia real integrando modelos en producción — un buen desarrollador backend que ha adquirido competencias en LLM suele encajar mejor que un perfil de investigación pura.
¿Cuánto tiempo se tarda en contratar un AI Engineer con Walead?
Nuestro plazo medio para todos los puestos es de menos de 20 días, pero este perfil es de los más tensionados del mercado: cuenta más bien con 3 a 5 semanas para una búsqueda bien definida. Preferimos darte una horquilla honesta que una promesa genérica.
¿CDI, freelance o RPO — qué formato para este puesto?
Para un primer AI Engineer que sienta las bases técnicas, el CDI protege tu continuidad; para un proyecto puntual (migración LLM, un POC que industrializar), el freelance se asegura más rápido. Si contratas a varios perfiles Tech/IA a lo largo del año, el RPO embebido suaviza el coste y la carga de sourcing.
¿Un puesto a cubrir?
Primera llamada gratis, sin compromiso. Reserva una franja o cuéntanos tu necesidad — te respondemos en menos de 24h laborales.