Se busca un especialista en Inteligencia Artificial/Aprendizaje Automático para desarrollar y optimizar modelos de lenguaje y asegurar que las soluciones de IA cumplan con los objetivos comerciales de la empresa. El candidato trabajará en la integración de datos, evaluación, optimización e implementación de modelos en entornos de producción.

Responsabilidades:

• Desarrollo de modelos: Reentrenar y ajustar los modelos de lenguaje grande existentes utilizando conjuntos de datos propietarios para cumplir con los requisitos comerciales específicos.
  
• Integración de datos: Trabajar con ingenieros de datos y científicos de datos para curar, pre procesar e integrar datos específicos de la empresa en los LLM.
  
• Evaluación de modelos: Diseñar y ejecutar experimentos para evaluar el rendimiento, la precisión y la escalabilidad del modelo, utilizando métricas relevantes para el negocio.
  
• Optimización: Implementar técnicas de optimización de modelos para mejorar la eficiencia, reducir la latencia y aumentar la escalabilidad del modelo.
  
• Colaboración: Colaborar con equipos multifuncionales, incluidos gerentes de producto, científicos de datos e ingenieros de software, para alinear las soluciones de IA con los objetivos comerciales.
  
• Implementación: Ayudar a implementar LLM en entornos de producción, garantizando soluciones de IA robustas y escalables.
  

Requisitos:

• Experiencia: 3-5 años de experiencia en desarrollo de IA/ML, con un enfoque en trabajar con modelos de lenguaje.
  
• Educación: Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos o un campo relacionado (o experiencia equivalente).
  
• Habilidades técnicas: Competencia en Python y marcos de aprendizaje como TensorFlow o PyTorch.
  
• Conocimientos de NLP: Comprensión de técnicas de procesamiento de lenguaje natural, incluyendo tokenización, incrustaciones, transformadores y mecanismos de atención.
  
• Experiencia en reentrenamiento y ajuste de LLM utilizando conjuntos de datos a gran escala.
  
• Familiaridad con plataformas en la nube como AWS, Google Cloud o Azure para entrenamiento e implementación de modelos.
  
• Habilidades de datos: Experiencia en preprocesamiento, aumento y administración de grandes conjuntos de datos para fines de entrenamiento.
  
• Resolución de problemas: Habilidades analíticas y capacidad para abordar desafíos complejos de IA.
  
• Comunicación: Habilidades para explicar conceptos técnicos a las partes interesadas no técnicas.
  
• Control de versiones: Competencia en herramientas como Git.