• Posición con creciemiento y desarollo profesional
• Contacto director con cliente

Compañía tecnológica que ofrece soluciones innovadoras TIC. Realizan un de software avanzado con alto contenido técnico y utilizan de técnicas de Data Mining.

El candidato seleccionado tendrá las siguientes responsablidades:

• Diseñar, entrenar y ajustar modelos LLM, incluyendo la optimización del rendimiento.


• Desarrollar, integrar y evaluar algoritmos de NLP, incorporando librerías y frameworks específicos en flujos de trabajo de procesamiento de texto.


• Definir y emplear métricas de evaluación y benchmarks para garantizar la calidad, robustez y eficiencia de los LLMs.


• Investigar y adoptar nuevas tecnologías, frameworks y paradigmas de computación en entornos dinámicos y de rápida evolución.


• Colaborar con equipos multidisciplinares (científicos de datos, ingenieros de software, analistas) y con stakeholders no técnicos, comunicando de forma clara y efectiva los resultados y el impacto de las soluciones.

Oportunidades de carrera y desarrollo profesional.

Modalidad presencial de trabajo.

Requisitos:

• Grado, Máster o Doctorado en Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial, Informática, Ciencia de Datos o campos relacionados.


• Más de 4 años de experiencia práctica con modelos de aprendizaje profundo y experiencia en la industria.


• Sólida formación y experiencia práctica con diferentes tecnologías de ML, especialmente procesamiento de lenguaje natural y grandes modelos de lenguaje (LLMs).


• Experiencia probada con alguna de las siguientes tecnologías, Yolo, Llama, Claude, Mistral, o Falcon es una gran ventaja.


• Excelentes habilidades de resolución de problemas, depuración, análisis de rendimiento, diseño de pruebas y documentación.


• Conocimiento profundo de los fundamentos de las arquitecturas de GPU.


• Excelentes habilidades de programación en Python y experiencia con bibliotecas relevantes (PyTorch, HuggingFace, etc.).


• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal, con la capacidad de trabajar en colaboración en un entorno de equipo de ritmo rápido y comunicar ideas complejas de manera efectiva.


• Publicaciones previas de investigación en aprendizaje profundo es una ventaja.


• Dominio del inglés.

Cualificaciones preferidas:

• Máster o Doctorado en Inteligencia Artificial, Ciencias de la Computación, Ciencias de Datos o campos relacionados Experiencia en investigación en el campo de LLM.


• Experiencia en series temporales de aprendizaje automático no supervisado.


• Experiencia en el entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje profundo en la Nube.


• Capacidad para trabajar de forma independiente