Responsable de Inteligencia Artificial

¿Te apetece formar parte de una compañía en pleno crecimiento y trabajar rodeado del mejor TALENTO en proyectos realmente innovadores? En Kirey Solutio, es posible y ¡nos gustaría conocerte!, Actualmente seleccionamos a un/a Responsable de Inteligencia Artificial. Buscamos un perfil con experiencia en Machine Learning, LLMs, MLOps y evaluación de modelos en producción. Con interés en la IA generativa, la gobernanza de modelos y el desarrollo de soluciones responsables., * Investigar, diseñar e implementar algoritmos avanzados de IA (ML, DL, NLP y más) para resolver problemas complejos.

• Traducir retos de negocio en problemas científicos y construir prototipos y modelos de IA que aporten valor.
• Trabajar con datos estructurados y no estructurados a gran escala para desarrollar modelos precisos, justos y sostenibles.
• Colaborar con Data Engineers, MLOps, Product Owners y stakeholders de negocio para desplegar soluciones en producción.
• Contribuir a las mejores prácticas de IA, gobernanza de modelos e IA responsable.
• Mantenerse actualizado con la investigación más reciente e integrar herramientas de vanguardia.
• Comunicar resultados, trade-offs técnicos y hallazgos de forma clara a públicos técnicos y no técnicos.
• Colaborar con la academia y la comunidad global de IA para incorporar investigación avanzada.

• Educación: PhD o MSc en Informática, Matemáticas, Física, Ingeniería o campo cuantitativo relacionado.
• Experiencia demostrada: Impacto en soluciones de IA en producción o publicaciones en conferencias top (NeurIPS, ICML, KDD, CVPR, ACL).
• Stack técnico: Programación sólida en Python (o similar) y conocimiento profundo de frameworks como PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn o Hugging Face Transformers.
• Experiencia en ciclo completo: Desarrollo de modelos end-to-end, experimentación, despliegue, producción y monitorización continua.
• IA responsable: Conocimiento teórico y práctico de métricas de evaluación, mitigación de sesgos, explicabilidad y equidad.
• IA generativa: Experiencia práctica con modelos generativos, incluyendo LLMs o modelos de difusión en producción. Esto implica implementación, entrenamiento, fine-tuning o alineamiento (RLHF, DPO), no solo uso de APIs.

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