Asaja Empleo. Ofertas de trabajo

Data Scientist GenAI ( LLM)- Híbrido Madrid

Anunciado el Hace 11h
Tipo de jornada
Sin especificar
Tipo de contrato
Otros contratos
Salario
Salario sin especificar
Estudios mínimos
Sin especificar
Nivel
Sin determinar
Número de vacantes
1
Descripción del empleo

De qué va la empresa en la que trabajarás?



Somos una empresa especializada en transformación digital y comprometida con las personas. Nuestro enfoque se centra en impulsar la aceleración digital tecnológica de la sociedad a través de las apps (mobile, web & IA) y la captación de talento IT.
Durante estos años, nuestros +100 empleados han trabajado con centenares clientes en +3.000 soluciones, ofreciendo una perspectiva holística en la interpretación del reto que implica la transformación digital de sus organizaciones.



¿En qué creemos?



Nos basamos en cuatro valores fundamentales:


  • Innovación, ofreciendo soluciones innovadoras de una manera profesional y rentable con un valor diferencial: el conocimiento experto en toda la cadena de valor.

  • Compromiso ya que llevamos como propios los objetivos de la organización y superamos cualquier obstáculo para lograrlos.

  • Proactividad, proveyendo y realizando acciones para mejorar sus servicios y calidad.

  • Trabajo en equipo, contando con un equipo motivado y multidisciplinar que trabaja en perfecta coordinación para lograr los objetivos comunes.



Requisitos mínimos

  • Conocimientos en LLM e IA Generativa:


    Experiencia en ajuste fino, evaluación y optimización de modelos LLM (e.g., GPT, BERT, Anthropic o similares).


    - Dominio en la implementación y evaluación de modelos de IA generativa, con capacidad para definir y medir métricas específicas (tasa de generación correcta, coherencia, diversidad, etc.).


    - RAG (Retrieval Augmented Generation): Conocimiento extensivo en la aplicación y optimización de estrategias de RAG para mejorar la generación de respuestas.


    - Sistemas de Re-evaluación: Experiencia en la implementación de sistemas que permitan la re-evaluación y mejora continua de las respuestas generadas por los modelos.


    - Búsqueda Semántica y Ranking: Amplio entendimiento de técnicas de búsqueda semántica y metodologías para verificar y optimizar el ranking de resultados en las respuestas.


    - Langgraph y Agentes/Agentic: Conocimiento intermedio en el uso de Langgraph y la integración de agentes para potenciar sistemas inteligentes.


    - Langchain y Arquitectura de ETL: Experiencia con Langchain y en el diseño e implementación de arquitecturas ETL para la integración y procesamiento de datos.





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