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Resumen: Buscamos un Científico de Datos Principal especializado en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y Python para crear soluciones de chatbots impulsadas por IA, con enfoque en procesamiento del lenguaje natural (NLP), IA conversacional y IA responsable. Aspectos destacados: 1. Liderar los esfuerzos de ciencia de datos para soluciones de chatbots impulsadas por IA 2. Definir la ingeniería de indicaciones (prompt engineering) y desarrollar agentes impulsados por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) 3. Garantizar el funcionamiento ético y el cumplimiento normativo mediante una IA responsable Buscamos un **Científico de Datos Principal** con profundos conocimientos sobre modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y Python para crear soluciones de chatbots impulsadas por IA destinadas a casos de uso específicos. El candidato ideal posee una sólida formación en procesamiento del lenguaje natural (NLP) y en IA conversacional, además de experiencia práctica en mitigación de alucinaciones, IA responsable y cumplimiento normativo, así como en análisis de datos. **Responsabilidades** * Colaborar con equipos multidisciplinarios que abarcan productos, análisis y ingeniería para diseñar y mejorar un chatbot asistente para compras * Definir y ajustar finamente los enfoques de ingeniería de indicaciones (prompt engineering) para elevar la calidad de las conversaciones con el chatbot * Desarrollar agentes impulsados por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que se comuniquen con APIs, bases de datos y servicios externos mediante llamadas a funciones * Proteger la fiabilidad del chatbot y reducir las alucinaciones aplicando métodos rigurosos de evaluación de modelos * Utilizar marcos de pruebas A/B para evaluar y mejorar progresivamente el rendimiento del chatbot * Incorporar principios de IA responsable y cumplimiento normativo para garantizar un funcionamiento ético y el cumplimiento de la normativa * Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para identificar información valiosa y transformarla en requisitos bien definidos para el equipo de ingeniería de datos * Asesorar a los equipos de ingeniería en la nube sobre los requisitos de infraestructura necesarios para la implementación de chatbots impulsados por IA **Requisitos** * No menos de 5 años de experiencia profesional práctica en puestos de ciencia de datos o IA aplicada * Al menos 1 año de experiencia liderando y gestionando equipos de desarrollo * Conocimientos sólidos sobre modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluida experiencia práctica con las APIs de OpenAI en Azure * Capacidades avanzadas de programación en Python para integrar, coordinar y refinar flujos de trabajo de IA * Historial comprobado de desarrollo de agentes de IA que utilicen llamadas a funciones para interactuar con herramientas externas y bases de datos * Comprensión sólida de métodos de prevención de alucinaciones para preservar la precisión y fiabilidad del chatbot * Conocimiento firme de las mejores prácticas en IA responsable y cumplimiento normativo, así como de estándares éticos en IA * Experiencia demostrada en el desarrollo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y de IA conversacional * Habilidades sólidas de comunicación en inglés, nivel B2 o superior, tanto escrita como oral **Deseable** * Experiencia práctica en pruebas A/B y experimentación, colaborando estrechamente con equipos de análisis * Capacidad para definir y ejecutar una estrategia de pruebas basada en indicadores clave de rendimiento específicos para soluciones de chatbots * Competencia en análisis exploratorio de datos (EDA) para extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos * Aptitud para elaborar especificaciones de datos claras y estructuradas destinadas al equipo de ingeniería de datos * Conocimiento de servicios en la nube, ya sea mediante trabajo práctico directo o mediante la definición de requisitos de infraestructura para equipos de ingeniería en la nube **Ofrecemos** * Proyectos internacionales con marcas líderes * Trabajo con equipos globales de colegas altamente calificados y diversos * Beneficios médicos * Programas financieros para empleados * Días de vacaciones remunerados y licencias por enfermedad * Cursos de actualización de competencias, reconversión profesional y certificación * Acceso ilimitado a la biblioteca de LinkedIn Learning y a más de 22.000 cursos * Oportunidades profesionales globales * Oportunidades de voluntariado y participación comunitaria * Grupos de empleados de EPAM * Cultura galardonada reconocida por Glassdoor, Newsweek y LinkedIn
