La posición se integra en un equipo internacional y distribuido, con participación tanto en el desarrollo de paquetes y soluciones de IA como en la experimentación con Ubuntu Core y tecnologías de edge computing. 

Responsabilidades:

• Desarrollar y mantener paquetes de código abierto destinados a aplicaciones de inferencia de IA y machine learning.
• Crear soluciones optimizadas para ejecutar modelos de IA localmente sobre Ubuntu.
• Diseñar e implementar plataformas de inferencia de IA seguras en entornos Linux.
• Experimentar con Ubuntu Core para desarrollar y demostrar soluciones de inteligencia artificial orientadas a entornos industriales y edge.
• Investigar formas de optimizar la ejecución de modelos aprovechando recursos locales de hardware.
• Identificar, depurar y resolver problemas técnicos, manteniendo un alto nivel de calidad en el código.
• Participar en revisiones de código y aportar mejoras tanto dentro del equipo de desarrollo como en otros proyectos de la organización.
• Colaborar con perfiles técnicos distribuidos internacionalmente para analizar problemas, intercambiar ideas y definir soluciones.
• Contribuir al desarrollo de proyectos relacionados con contenedores, automatización, CI/CD y empaquetado de aplicaciones cuando sea necesario.
• Participar en eventos internos y externos relacionados con las tecnologías desarrolladas, incluyendo viajes internacionales de entre 2 y 4 semanas.

Requisitos:

• Al menos 3 años de experiencia profesional en desarrollo de software utilizando Go o C++.
• Experiencia desarrollando aplicaciones y soluciones para entornos Linux.
• Conocimientos o experiencia con tecnologías de contenedores como Docker y Kubernetes.
• Familiaridad con sistemas de empaquetado para Linux, como Snap, Debian o RPM.
• Conocimientos de scripting mediante Bash.
• Experiencia con herramientas y procesos de integración y despliegue continuo, como GitHub Actions o GitLab CI.
• Interés o experiencia trabajando con frameworks de inferencia de IA y machine learning ejecutados localmente.
• Conocimientos relacionados con aceleradores de hardware para IA, especialmente GPU y NPU.
• Capacidad para trabajar de forma autónoma y colaborar eficazmente dentro de equipos distribuidos.
• Interés por el software de código abierto, Linux, inteligencia artificial y computación perimetral.