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Resumen: Únase a Provectus como ingeniero de ML para construir soluciones de vanguardia en IA/ML, mejorar modelos existentes y colaborar en modelos en producción con un enfoque en la innovación. Aspectos destacados: 1. Oportunidad de desarrollo y crecimiento en tecnologías de IA/ML. 2. Trabajar con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en producción, arquitectura RAG y sistemas basados en agentes. 3. Desarrollar y mantener modelos de ML, documentación y pipelines de experimentación. **Únase a nosotros en Provectus** para formar parte de un equipo dedicado a construir soluciones tecnológicas de vanguardia que tengan un impacto positivo en la sociedad. Nuestra empresa se especializa en tecnologías de IA y ML, servicios en la nube e ingeniería de datos, y nos enorgullece nuestra capacidad de innovar y ampliar los límites de lo posible. Como ingeniero de ML, se le brindarán todas las oportunidades para su desarrollo y crecimiento. **¡Trabajemos juntos para construir un futuro mejor para todos!** ### **Requisitos:** * Conocimientos sólidos de algoritmos estándar de ML y de las matemáticas subyacentes. * Amplia experiencia práctica con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en producción, arquitectura RAG y sistemas basados en agentes. * Se valora especialmente la experiencia con AWS Bedrock. * Experiencia práctica en la resolución de tareas de clasificación y regresión en general, así como en ingeniería de características. * Experiencia práctica con modelos de ML en producción. * Experiencia práctica en uno o más casos de uso entre los siguientes: procesamiento del lenguaje natural (NLP), modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y motores de recomendación. * Competencias sólidas en ingeniería de software (es decir, capacidad para desarrollar módulos bien estructurados, no solo scripts en notebooks). * Dominio avanzado de Python y Docker. * Nivel de inglés: intermedio-alto consolidado. * Excelentes habilidades comunicativas y de resolución de problemas. ### **Será un valor añadido:** * Experiencia práctica con plataformas en la nube (se prefiere la pila de AWS, por ejemplo: Amazon SageMaker, ECR, EMR, S3 y AWS Lambda). * Experiencia práctica con modelos de aprendizaje profundo. * Experiencia con taxonomías u ontologías. * Experiencia práctica con pipelines de aprendizaje automático para orquestar flujos de trabajo complejos. * Experiencia práctica con Spark/Dask y Great Expectations. ### **Responsabilidades:** * Crear modelos de ML desde cero o mejorar modelos existentes. * Colaborar con el equipo de ingeniería, científicos de datos y gerentes de producto en modelos en producción. * Elaborar una hoja de ruta de experimentación. * Configurar un entorno de experimentación reproducible y mantener los pipelines de experimentación. * Supervisar y mantener los modelos de ML en producción para garantizar un rendimiento óptimo. * Redactar documentación clara y exhaustiva sobre modelos de ML, procesos y pipelines. * Mantenerse actualizado con los últimos avances en ML e IA y proponer soluciones innovadoras. Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar ciertas etapas del proceso de contratación, como la revisión de solicitudes, el análisis de currículums o la evaluación de respuestas e identificación de posibles inconsistencias o señales de verificación en los materiales de solicitud, según la información disponible. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación siempre son tomadas por personas. Si desea obtener más información sobre cómo se procesan sus datos, contáctenos.
