Asaja Empleo. Ofertas de trabajo

Data Scientist ( LLM)- Híbrido Madrid

Anunciado el 23 de mayo
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
Número de inscritos
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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