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Contará con una profunda experiencia en arquitecturas de LLM, un sólido dominio de la optimización del preentrenamiento con un enfoque práctico y orientado a la investigación. Su misión consistirá en explorar e implementar técnicas y algoritmos novedosos que conduzcan a avances revolucionarios: curación de datos, fortalecimiento de líneas base, identificación y resolución de cuellos de botella existentes en el preentrenamiento, para así llevar al límite el rendimiento de la IA. **Responsabilidades**: * Realizar el preentrenamiento de modelos de IA en servidores grandes y distribuidos equipados con miles de GPU NVIDIA. * Diseñar, prototipar y escalar arquitecturas innovadoras para mejorar la inteligencia de los modelos. * Ejecutar experimentos de forma independiente y colaborativa, analizar los resultados y refinar las metodologías para lograr un rendimiento óptimo. * Investigar, depurar y mejorar tanto la eficiencia del modelo como el rendimiento computacional. * Contribuir al avance de los sistemas de entrenamiento para garantizar una escalabilidad y eficiencia perfectas en las plataformas objetivo. * Titulación universitaria en Ciencias de la Computación o campo relacionado. Idealmente, doctorado en PLN, Aprendizaje Automático o campo afín, complementado por un historial sólido en I+D en IA (con publicaciones destacadas en conferencias A*). * Experiencia práctica en la contribución a ejecuciones de entrenamiento de LLM a gran escala en servidores grandes y distribuidos equipados con miles de GPU NVIDIA, asegurando escalabilidad y avances significativos en el rendimiento del modelo. * Conocimiento y experiencia práctica con frameworks, bibliotecas y herramientas de entrenamiento distribuido a gran escala. * Conocimiento profundo de las modificaciones más avanzadas, basadas en transformers y no transformers, destinadas a mejorar la inteligencia, la eficiencia y la escalabilidad. * Amplia experiencia práctica con PyTorch y las bibliotecas de Hugging Face, incluida la experiencia práctica en desarrollo de modelos, preentrenamiento continuo y despliegue.