Incorpora un LLM Engineer capaz de diseñar, adaptar y desplegar soluciones de IA generativa con modelos como GPT 6 Astra, Claude, Kimi o Gemini. En iTalenters identificamos y validamos perfiles con experiencia real en entornos de producción y te presentamos los primeros candidatos cualificados en 7 días.
Validamos tanto sus conocimientos técnicos como su capacidad para convertir un modelo de lenguaje en una solución útil, segura y preparada para producción.
Analizamos el producto, los modelos utilizados, el nivel de autonomía esperado y los objetivos del proyecto para localizar el LLM Engineer que mejor se adapta a tus necesidades.
Ingeniero de LLM para RAG y agentes conversacionales
Levanta chatbots, copilotos y asistentes que responden sobre tu propia información. Conecta el modelo con tus datos y controla la calidad de cada respuesta.
Especialista en fine-tuning de LLMs y adaptación a tu dominio
Ajusta un modelo base al lenguaje y las tareas específicas de tu negocio. Consigue respuestas más precisas que las de un modelo genérico sin arrancar de cero.
Ingeniero de optimización y despliegue de LLMs
Recorta el coste y la latencia de la inferencia con cuantización y servidores especializados de alto rendimiento. Pone el modelo en producción sin disparar la factura de GPU.
En iTalenters combinamos búsqueda activa, entrevistas especializadas, validación de experiencia y análisis del encaje cultural para presentar al perfile adecuado para tu proyecto.
No evaluamos a un LLM Engineer únicamente por las herramientas que aparecen en su currículum. Durante la entrevista revisamos su experiencia en entornos reales.
Si el profesional contratado abandona la empresa o no encaja durante el periodo de garantía, reactivamos la búsqueda para encontrar un reemplazo.
Durante los primeros meses realizamos un seguimiento estructurado de la incorporación para detectar a tiempo posibles problemas o diferencias.
Con este modelo se vincula el coste del servicio al resultado final de la contratación. Solo realizas el pago cuando el candidato se incorpora a tu equipo.
Esta opción de colaboración permite integrar uno o varios recruiters especializados de iTalenters dentro de tu equipo de selección.
El servicio de Sourcing externaliza únicamente la identificación y el contacto inicial con candidatos en el mercado tecnológico actual.
La mejor alternativa depende de la importancia estratégica del sistema, la duración del proyecto, la sensibilidad de los datos y el nivel de conocimiento que quieras conservar dentro de la empresa.
Un LLM Engineer en plantilla desarrolla una comprensión progresiva del negocio, los datos, la arquitectura, los usuarios y los riesgos específicos de la organización. Esto le permite construir sistemas RAG, procesos de fine-tuning y flujos de evaluación que no solo funcionan en una primera versión, sino que evolucionan con el producto.
También puede mantener pipelines de datos, librerías de prompts, embeddings, guardrails, métricas, documentación y sistemas de observabilidad. Cuando cambia un modelo o aparece una nueva necesidad, el profesional puede evaluar el impacto y adaptar la solución sin depender de un proveedor externo.
Una agencia o consultor externo, por su parte, puede aportar velocidad y especialización en una fase concreta. Es una opción adecuada para auditorías, prototipos, integraciones específicas, optimización de inferencia o proyectos con un alcance y una duración bien definidos.
Cuando el desarrollo queda completamente en manos externas, la empresa pierde agilidad para ajustar el sistema, probar mejoras y tomar decisiones técnicas con rapidez. Mantener ese conocimiento dentro del equipo facilita la evolución del producto y reduce la dependencia de terceros.
¿Por qué optar por iTalenters? Porque te ayudamos a incorporar un LLM Engineer interno que se integre en tu equipo y asegure continuidad, control y evolución del sistema de IA.
Calcula en 1 minuto la banda salarial con la que se están cerrando procesos como el tuyo. Ajusta seniority, tecnologías y ciudad de tu vacante, y sabrás lo que te cuesta tu incorporación completa.
Convierten oportunidades de IA en productos viables y alineados con usuarios.
Especializados en despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos en producción.
Expertos en IA generativa y diseño de instrucciones para mejorar la interacción con modelos.
Garantizan el uso fiable y conforme a normativa en modelos de IA, evaluando riesgos, sesgos y seguridad.
Diseñan la arquitectura completa de soluciones de IA e integran modelos en sistemas empresariales.
Expertos capaces de diseñar y optimizar modelos predictivos para resolver problemas de negocio.
Especializados en lenguaje natural, análisis de texto y generación de contenido.
Entrenan y ajustan modelos mediante datos, feedback humano y criterios de calidad.
Profesionales especializados en análisis de imágenes y vídeo con deep learning.
«CONFIANZA, SÉ QUE LO QUE DICEN ES LO QUE VA A PASAR, ASÍ DE SIMPLE»
⭐⭐⭐⭐⭐
«Tienes la sensación de que si no es este candidato será el siguiente, pero realmente lo vamos a conseguir en un tiempo prácticamente récord«.
LangChain, LlamaIndex, embeddings, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, RAG.
PyTorch, Hugging Face Transformers, LoRA, QLoRA, PEFT, RLHF, CUDA.
GPT-4o, Claude, Gemini, LangChain, tool calling, guardrails, APIs, LangSmith.
vLLM, TGI, GPU, CUDA, cuantización, batching, Docker, Kubernetes.
Evaluación de modelos, LangSmith, Weights & Biases, RAGAS, guardrails, alucinaciones.
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Azure OpenAI, AWS Bedrock, GPT-4o, Claude, IAM, APIs, observabilidad.
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¿Hablamos?
Si tienes experiencia con GPT-4o, Claude, Llama, Mistral, Gemini, Hugging Face Transformers, PyTorch o arquitecturas RAG, queremos saber un poco más sobre ti.
Queremos conocer tu trayectoria, los modelos que has utilizado y los sistemas que has llevado a producción. Envíanos tu CV y te contactaremos cuando tengamos una oportunidad alineada con tu perfil.
Preguntas frecuentes sobre la contratación de un LLM Engineer
Un LLM Engineer diseña y desarrolla sistemas completos basados en grandes modelos de lenguaje. Su trabajo incluye la selección del modelo, preparación de datos, fine-tuning, arquitecturas RAG, evaluación, despliegue, observabilidad y optimización de la inferencia.
Un prompt engineer se centra en la interacción con el modelo. Diseña instrucciones, ejemplos, plantillas y flujos conversacionales para obtener respuestas consistentes, normalmente usando APIs sin modificar el modelo.
El ingeniero de NLP abarca un campo más amplio que no se limita a modelos generativos: clasificación de texto, análisis de sentimiento, traducción, búsqueda semántica o extracción de información.
Las fronteras entre perfiles no son rígidas. Un LLM Engineer puede dominar prompting y NLP, pero añade además conocimientos de ingeniería de software e infraestructura para llevar modelos a producción.
El salario depende de la experiencia, la ubicación, la modalidad de trabajo y la complejidad técnica del puesto. Los perfiles con experiencia real en entornos de producción, modelos open source e infraestructura GPU suelen tener una compensación más alta.
Como referencia, la Guía Salarial IT – Otoño 2026 de iTalenters toma para este perfil la banda del AI Engineer, la misma que usa nuestra calculadora salarial. Lo que piden hoy los AI Engineers en España, en salario bruto anual (mediana y recorrido entre el percentil 25 y el 75):
Al definir la banda salarial valoramos especialmente:
Antes de iniciar la búsqueda, revisamos contigo si la banda salarial y las condiciones son competitivas para atraer al perfil que necesitas.
Fuente: iTalenters, Guía Salarial IT – Otoño 2026, con datos de +16.000 profesionales IT evaluados en España. Más detalle en salarios IT en España o calcula la banda de tu vacante en la calculadora salarial.
Pedimos al candidato que explique un proyecto real de principio a fin, detallando su responsabilidad y las decisiones que tomó.
Revisamos especialmente:
Un perfil con experiencia real en producción sabe explicar qué falló, cómo optimizó costes y por qué eligió una arquitectura o modelo concreto.
Analizamos proyectos reales para comprobar qué técnicas utilizó el candidato, por qué las eligió y qué responsabilidad asumió en su implementación.
En LoRA, QLoRA y PEFT, revisamos la preparación de datos, la configuración del entrenamiento y la comparación con el modelo base. En RLHF, evaluamos su conocimiento del proceso de preferencias, recompensa y validación.
Para la cuantización, comprobamos si entiende su impacto en memoria, velocidad, coste y calidad. La evaluación puede incluir una entrevista técnica, revisión de código o un caso adaptado al stack del cliente.
No buscamos definiciones memorizadas, sino que el profesional sepa cuándo aplicar cada técnica, qué riesgos implica y cómo medir sus resultados.
Sí. Buscamos ingenieros con experiencia desplegando modelos open source mediante vLLM, TGI y entornos GPU.
Evaluamos su dominio de CUDA, gestión de memoria, cuantización, batching y Kubernetes, así como su capacidad para optimizar la latencia, el rendimiento y los costes de inferencia.
También comprobamos si sabe elegir entre un despliegue propio y plataformas como AWS Bedrock o Azure OpenAI, valorando aspectos como la privacidad, la escalabilidad y el nivel de control sobre la infraestructura.
Para posiciones urgentes, podemos presentar los primeros candidatos cualificados en siete días laborables. El plazo puede variar según la especialización, la ubicación, el rango salarial y la agilidad del proceso de entrevistas.
Trabajamos con perfiles en modalidad presencial, híbrida y remota, tanto en España como en otros mercados europeos e internacionales.
Para acelerar la contratación, recomendamos definir bien los requisitos, ofrecer una banda salarial competitiva y dar feedback en un plazo de 24 a 48 horas.
