El puesto consiste en desarrollar y optimizar sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, con un enfoque especial en modelos de lenguaje (LLM) y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Participará en todas las fases del ciclo de vida de los modelos, desde la construcción y entrenamiento hasta la implementación y mantenimiento en entornos de producción, contribuyendo a soluciones de IA escalables y confiables.

Responsabilidades:

• Construir y optimizar sistemas basados en LLM.
  
• Diseñar, ajustar y optimizar modelos de aprendizaje automático, incluyendo enfoques clásicos y modernos de ML.
  
• Experimentar con arquitecturas como Transformers y Mixture-of-Experts.
  
• Aplicar técnicas eficientes de entrenamiento y ajuste, incluyendo LoRA y métodos de parámetros eficientes.
  
• Desarrollar métodos de evaluación robustos para medir la calidad y confiabilidad de los modelos.
  
• Construir e implementar canalizaciones y servicios de NLP listos para producción.
  
• Garantizar que los modelos funcionen con baja latencia y alta disponibilidad.
  
• Gestionar la adquisición, procesamiento y gobernanza de grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
  
• Aplicar técnicas de análisis y validación de datos para mejorar las canalizaciones de entrenamiento.
  
• Asegurar el cumplimiento de estándares de privacidad y gobernanza de datos, especialmente en servicios financieros.
  
• Contribuir a canalizaciones de DevOps y MLOps, implementando flujos de trabajo de control de versiones, pruebas y CI/CD.
  
• Apoyar la implementación y monitorización de modelos en producción.
  
• Colaborar con equipos de producto, ingeniería y datos para entregar soluciones de IA.
  
• Mantenerse actualizado en investigación de IA y NLP, aplicando enfoques innovadores donde agreguen valor.
  

Requisitos:

• Experiencia en creación, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático.
  
• Habilidades en Python y experiencia con NumPy, Pandas, SciPy y marcos de ML modernos como PyTorch o TensorFlow.
  
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos no estructurados.
  
• Experiencia en construcción e implementación de sistemas de NLP listos para producción.
  
• Familiaridad con integraciones de API y canalizaciones de adquisición de datos.
  
• Experiencia en ingeniería de software, incluyendo Git y desarrollo ágil.
  
• Experiencia en entornos de nube, preferiblemente AWS.
  
• Experiencia con contenedores y orquestación como Docker o Kubernetes (recomendable).
  
• Conocimiento de marcos como vLLM o NeMo (recomendable).
  
• Conocimiento de aplicaciones de NLP en servicios financieros (recomendable).
  
• Experiencia en diseño de metodologías de evaluación para resultados de LLM (recomendable).
  
• Experiencia en creación de agentes inteligentes o sistemas multiagente.