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Cómo será tu día a día…

Desarrollamos soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) para impulsar la adopción de la IA en el grupo CaixaBank. Para ello, definimos la estrategia de IA en el grupo CaixaBank, ofrecemos servicios y aplicaciones escalables y robustas en IA, centralizamos y divulgamos el conocimiento y buenas prácticas en IA, y exploramos nuevas tecnologías y tendencias manteniéndonos a la vanguardia del estado del arte.
El Centro de Excelencia de Inteligencia Artificial es un equipo multidisciplinar que conceptualiza y desarrolla proyectos con una visión user centric entre los que destacan las aplicaciones cognitivas (nueva generación de asistentes virtuales), soluciones basadas en tecnologías de voz y análisis de texto, recomendadores, clasificadores de lenguaje natural o gestión documental.
Las responsabilidades que asumirás en la posición son:

• Desarrollo de modelos de machine learning/deep learning y uso de modelos fundacionales / LLMs para dar respuesta a los diferentes problemas que se planteen.


• Transformar los datos en información relevante, obteniendo ‘insights’ y transfiriendo este conocimiento a las áreas de negocio, proponiendo soluciones cuando se requiera.


• Desarrollo de prototipado ágil, para demostrar la viabilidad de la solución/modelo propuesta.


• Implementar soluciones de ingeniería inversa para entender el problema del cliente y resolver sus retos de negocio identificando oportunidades de machine learning.


• Definición, implantación y seguimiento de indicadores.


• Diseñar las actividades necesarias para completar proyectos de manera exitosa fomentando el uso de metodologías Agile.


• Analizar información, riesgos y oportunidades de manera autónoma sobre un ámbito.


• Aplicar las últimas tecnologías de mercado y estado del arte en las soluciones propuestas.


• Aplicar análisis de datos y técnicas de diseño, modelado y QA en base a un entendimiento detallado de los procesos de negocio, para establecer, modificar o mantener una estructura de datos y sus componentes.


• Documentar trabajo técnico, utilizando estándares, métodos y herramientas adecuados.

Requisitos y competencias clave:

• Título universitario en Informática, Ingeniería, Matemáticas o Físicas. Se valorará tener un doctorado.


• Conocimiento avanzado de machine learning y modelos matemáticos y estadísticos como autoencoders, Transformers, RNNs, modelos fundacionales, LLMs, análisis de series temporales, Gradient Boosting, Multi-armed Bandits, etc.


• Experiencia de mínimo 3 años en programación orientada a ciencia de datos: Python con conocimientos de paquetes como TensorFlow, Pytorch, Sklearn, Scipy, Keras, etc.


• Experiencia en la visualización y exploración de datos con herramientas como Seaborn, Matplotlib y se valorará experiencia en librerías de javascript para la visualización interactiva como 3D.js


• Conocimientos de metodologías de desarrollo de modelos (MLOps, DataOps, etc.).


• Conocimientos de transformación y limpieza de datos (ETL., data wrangling).


• Conocimiento en entorno Cloud (IaaS, PaaS, CaaS, SaaS).


• Experiencia práctica en el uso de técnicas, metodologías para el control de versiones y A/B Testing.


• Experiencia en implementación de proyectos de machine learning en industria con grandes volúmenes de datos.


• Capacidad para valorar y seleccionar los procedimientos y enfoques de trabajo adecuados para superar los retos técnicos.


• Versatilidad y visión transversal de proyectos IA.


• Habilidad gestionando expectativas de equipos técnicos y de clientes.


• Comunicación e influencia.


• Capacidad de trabajo en equipo.


• Alta motivación para afrontar retos y diseñar aplicaciones innovadoras y transformadoras.


• Capacidad para desempeñar sus funciones con autonomía, gestionando tiempos e imprevistos.


• Necesario nivel alto de inglés (escrito y conversacional)
  

  Si te apasiona…
  

  
  


• El machine learning y modelos matemáticos y estadísticos como autoencoders, Transformers, RNNs, LLMs, análisis de series temporales, Gradient Boosting, Multi-armed Bandits, etc.


• Programación orientada a ciencia de datos: Python con conocimientos de paquetes como TensorFlow, Pytorch, Sklearn, Scipy, Keras, etc.


• Visualización y exploración de datos con herramientas como Seaborn, Matplotlib y se valorará experiencia en librerías de javascript para la visualización interactiva como 3D.js


• Metodologías de desarrollo de modelos (MLOps, DataOps, etc.)


• Transformación y limpieza de datos (ETL., data wrangling)


• Entorno Cloud (IaaS, PaaS, CaaS, SaaS)


• Uso de técnicas, metodologías para el control de versiones y A/B Testing.


• Implementación de proyectos de machine learning en industria con grandes volúmenes de datos.
  

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