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Desarrollar e implementar soluciones impulsadas por IA utilizando LLMs (modelos de lenguaje de gran tamaño), IA generativa, modelos de aprendizaje automático, prompts, agentes y arquitecturas RAG. -Construir y configurar agentes de IA, incluyendo herramientas, llamadas a funciones (function calling), memoria, planificación, flujos de razonamiento y conversaciones. -Diseñar e implementar estrategias avanzadas de prompting, incluyendo plantillas de prompts, salidas estructuradas, gestión de contexto, few-shot prompting y optimización de prompts. -Desarrollar pipelines RAG, incluyendo la ingesta de documentos, fragmentación (chunking), embeddings, recuperación de información, reranking, construcción de contexto y generación de respuestas. -Implementar flujos de trabajo basados en agentes y procesos de IA de múltiples pasos, garantizando fiabilidad, controlabilidad y una gestión adecuada de errores y casos excepcionales. -Integrar soluciones de IA con sistemas empresariales mediante APIs, bases de datos, microservicios, aplicaciones y otras plataformas corporativas. -Desarrollar conectores y herramientas que permitan a los agentes de IA interactuar de forma segura con datos empresariales y aplicaciones de negocio. -Crear experiencias conversacionales y flujos de trabajo para distintos casos de uso y canales de interacción. -Implementar mecanismos de gestión de datos y contexto para garantizar que las aplicaciones de IA tengan acceso a la información correcta en el momento adecuado. -Desarrollar pruebas automatizadas y procesos de validación para prompts, agentes, pipelines RAG y flujos de trabajo de IA de extremo a extremo (end-to-end). -Definir e implementar estrategias de evaluación de IA, incluyendo evaluación funcional, métricas de calidad, precisión, relevancia, fundamentación (groundedness), latencia y costes. -Supervisar y analizar el rendimiento de las aplicaciones de IA e identificar oportunidades de mejora continua y optimización. -Implementar mecanismos adecuados de gestión de errores, salvaguardas (guardrails), validaciones y planes de contingencia (fallbacks) para aplicaciones de IA. -Colaborar con arquitectos y equipos de ingeniería para garantizar que las soluciones sigan los estándares establecidos de arquitectura, seguridad, integración y desarrollo. -Contribuir al desarrollo de componentes reutilizables, bibliotecas, patrones y mejores prácticas para el desarrollo de soluciones de IA. -Mantenerse actualizado sobre los avances en LLMs, IA generativa, IA basada en agentes (agentic AI), RAG y frameworks y tecnologías de desarrollo de IA. #LI-JC10, Al crear una alerta, aceptas nuestros Términos y condiciones y Política de privacidad, y el uso de cookies., Alemania Australia Austria Bélgica Brasil Canadá España Estados Unidos Francia India Italia México Nueva Zelanda Holanda Polonia Reino Unido Singapur Sudáfrica Suiza

Experiencia demostrada como desarrollador de IA, ingeniero de IA generativa, ingeniero de LLM, ingeniero de aprendizaje automático, ingeniero de software o puesto equivalente. . Experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM e IA generativa. . Sólidos conocimientos de programación, especialmente en Python y/u otros lenguajes de programación modernos. . Experiencia práctica en el desarrollo de agentes de IA y flujos de trabajo basados en agentes. . Experiencia con herramientas y llamadas a funciones, memoria de agentes, planificación, orquestación y flujos de trabajo conversacionales. . Sólidos conocimientos sobre ingeniería de prompts y patrones de interacción de los LLM. . Experiencia práctica en la implementación de soluciones RAG, incluyendo incrustaciones, búsqueda vectorial, estrategias de recuperación y gestión del contexto. . Experiencia en la integración de aplicaciones de IA con API REST, bases de datos, microservicios y aplicaciones empresariales. . Experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados. . Conocimiento de las mejores prácticas de ingeniería de software, incluyendo control de versiones, pruebas, CI/CD, depuración y calidad del código. . Experiencia en el diseño y la ejecución de procesos de evaluación y validación de la IA. . Capacidad para definir métricas significativas y evaluar la calidad y la fiabilidad de los resultados generados por la IA. . Conocimiento de los retos específicos de la IA, tales como las alucinaciones, las limitaciones de contexto, la inyección de prompts, los resultados poco fiables y el comportamiento no determinista. . Capacidad para trabajar en colaboración en equipos multidisciplinares y traducir los requisitos de negocio en soluciones de IA funcionales. #LI-JC10

Skills:

• AI Data Modeling
• Analytical Thinking
• Generative AI
• Machine Learning
• Python
• Spanish
• AI Governance
• English, + Técnico
• Recepciónista
• Administrador
• Ventas
• Enfermero
• Limpieza
• Mantenimiento
• Telefonista
• Compras
• Recursos humanos

Tipo de trabajo

• Desde casa
• Estudiantes
• Online
• Trabajos Verticales
• En inglés
• Teletrabajo
• Media jornada

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