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Data Scientist - Híbrido Madrid

Anunciado el 5 de agosto
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.


Buscamos un Data Scientist con una gran pasión por la inteligencia artificial generativa y los modelos de lenguaje grandes (LLM) para unirse a nuestro equipo innovador. Serás responsable de diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de IA de vanguardia que impulsen nuestras aplicaciones y servicios. Si te entusiasma el estado del arte en IA, disfrutas resolviendo problemas complejos y quieres tener un impacto real, ¡queremos conocerte!




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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