**Resumen** Imagínese dar forma al futuro de la búsqueda local para millones de usuarios en todo el mundo. En Bing Places, formará parte de un equipo que impulsa la relevancia de las entidades comerciales en la página de resultados de búsqueda. Trabajará con herramientas y métricas de vanguardia que garantizan que los usuarios encuentren los resultados locales más precisos y significativos. Nuestro equipo se nutre de la innovación, aprovechando modelos de lenguaje grandes y pequeños, así como sistemas avanzados de medición, para ofrecer una calidad excepcional. Como científico de datos en Bing Places, diseñará nuevas métricas de relevancia, construirá canalizaciones de etiquetado y ajustará finamente modelos de lenguaje para mejorar la calidad de la búsqueda. Trabajará en la ingeniería de indicaciones (prompt engineering), aplicará técnicas modernas de modelos de lenguaje, como la generación aumentada por recuperación (RAG), y creará flujos de trabajo escalables para la medición y evaluación. Esta oportunidad le permitirá: * Acelerar su desarrollo profesional trabajando en sistemas de inteligencia artificial de última generación. * Desarrollar una sólida experiencia especializada en ingeniería de indicaciones (prompt engineering) y ajuste fino de modelos. * Perfeccionar sus habilidades para construir canalizaciones de datos robustas y marcos de calidad. La misión de Microsoft es empoderar a todas las personas y organizaciones del planeta para lograr más. Como empleados, nos reunimos con mentalidad de crecimiento, innovamos para empoderar a otros y colaboramos para alcanzar nuestras metas compartidas. Cada día reforzamos nuestros valores de respeto, integridad y responsabilidad para crear una cultura de inclusión en la que todos puedan prosperar tanto en el trabajo como fuera de él. A partir del 26 de enero de 2026, los empleados de Microsoft AI (MAI) que residan a menos de 50 millas de distancia de una oficina designada de Microsoft en Estados Unidos o a menos de 25 millas de una ubicación específica por país fuera de Estados Unidos deberán trabajar presencialmente en la oficina al menos cuatro días por semana. Esta expectativa está sujeta a la legislación local y puede variar según la jurisdicción. **Responsabilidades** * Diseñar e implementar nuevas métricas de relevancia para medir y mejorar la calidad de la búsqueda local. * Desarrollar y optimizar canalizaciones de etiquetado con modelos de lenguaje grandes y pequeños (LLM/SLM) para emitir juicios de calidad coherentes y de alto rendimiento. * Elaborar y ajustar finamente indicaciones (prompts) para modelos de lenguaje grandes (LLM) con el fin de mejorar la comprensión y la precisión de la clasificación de las consultas. * Aplicar técnicas modernas de LLM, como la generación aumentada por recuperación, para mejorar la fundamentación y la relevancia. * Construir flujos de trabajo y paneles de control escalables para la medición, los ciclos de evaluación y las comprobaciones de calidad. * Analizar los modos de fallo y mejorar las pautas para las indicaciones (prompt rubrics) con el fin de reducir las tasas de defectos y potenciar la coherencia en el etiquetado. * Colaborar con equipos multifuncionales para integrar las métricas y los sistemas de etiquetado en entornos productivos. **Cualificaciones** **Cualificaciones obligatorias** * Doctorado en ciencia de datos, matemáticas, estadística, econometría, economía, investigación de operaciones, ciencias de la computación o campo relacionado Y experiencia relevante en ciencia de datos (por ejemplo, gestión de datos estructurados y no estructurados, aplicación de técnicas estadísticas e informes de resultados) + O Maestría en ciencia de datos, matemáticas, estadística, econometría, economía, investigación de operaciones, ciencias de la computación o campo relacionado Y experiencia relevante en ciencia de datos (por ejemplo, gestión de datos estructurados y no estructurados, aplicación de técnicas estadísticas e informes de resultados) + O Licenciatura en ciencia de datos, matemáticas, estadística, econometría, economía, investigación de operaciones, ciencias de la computación o campo relacionado Y experiencia relevante en ciencia de datos (por ejemplo, gestión de datos estructurados y no estructurados, aplicación de técnicas estadísticas e informes de resultados) + O experiencia equivalente. * Experiencia relevante en atención al cliente, entrega de proyectos, servicios profesionales y/o consultoría. **Otros requisitos:** Es obligatorio poder cumplir con los requisitos de verificación de seguridad de Microsoft, de los clientes y/o del gobierno para este puesto. Estos requisitos incluyen, entre otros, las siguientes verificaciones de seguridad especializadas: * **Verificación de antecedentes en la nube de Microsoft:** Para este puesto será necesario superar la verificación de antecedentes en la nube de Microsoft al ser contratado/transferido y cada dos años a partir de entonces. \#MicrosoftAI \#MAI \#BING Este puesto permanecerá abierto como mínimo durante 5 días, aceptándose solicitudes de forma continua hasta que se cubra. Microsoft es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los candidatos calificados recibirán consideración para su contratación sin tener en cuenta su edad, ascendencia, ciudadanía, color, licencia por motivos familiares o médicos, identidad o expresión de género, información genética, estatus migratorio, estado civil, condición médica, origen nacional, discapacidad física o mental, afiliación política, condición de veterano protegido o estatus militar, raza, etnia, religión, sexo (incluido el embarazo), orientación sexual o cualquier otra característica protegida por las leyes, reglamentos y ordenanzas locales aplicables. Si necesita asistencia con adaptaciones religiosas y/o una adaptación razonable debido a una discapacidad durante el proceso de solicitud**.**