Científico de Datos – Aprendizaje Automático e IA Generativa, Teletrabajo (UE) – Institución Pública de la UE

Descripción

Resumen: Buscamos un Científico de Datos especializado en Aprendizaje Automático e IA Generativa para diseñar, evaluar y supervisar agentes inteligentes dentro de marcos de gobernanza de la IA. Aspectos destacados: 1. Experto en Aprendizaje Automático e IA Generativa con la nube de Azure 2. Enfoque en gobernanza de la IA, IA responsable y prácticas de MLOps 3. Trabajo con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), ingeniería de prompts y arquitecturas RAG **Científico de Datos – Aprendizaje Automático \& IA Generativa, Teletrabajo (UE) – Institución Pública de la UE** **Función laboral:** Científico de Datos – Aprendizaje Automático \& IA Generativa. **Experiencia mínima:** 5 \- 7 años. **Estudios requeridos:** Ingeniero. **Idioma:** Inglés (C1\) **(obligatorio).** **Ubicación:** Teletrabajo (UE). **DESCRIPCIÓN:** Un Científico de Datos especializado en Aprendizaje Automático e IA Generativa, con experiencia en entornos de nube de Azure y centrado en el diseño, la evaluación y la supervisión de agentes inteligentes dentro de marcos de gobernanza de la IA. Cuenta con sólida experiencia en Python utilizando pandas, scikit\-learn, PyTorch o TensorFlow para aprendizaje supervisado y no supervisado, validación rigurosa de modelos, pipelines experimentales y despliegue. Combina trabajo práctico con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluidas la ingeniería de prompts, las arquitecturas RAG, el ajuste fino, la adaptación de modelos y la evaluación sistemática de la calidad de las salidas generativas. Cuenta con experiencia comprobada en la operación de modelos en producción en Microsoft Azure mediante Azure Machine Learning, Azure OpenAI, pipelines de ML y Azure Storage, junto con una sólida comprensión de los principios de gobernanza de la IA y de IA responsable, tales como la evaluación de riesgos, la detección de sesgos, la explicabilidad mediante SHAP o LIME, la supervisión de modelos y las prácticas de MLOps. Se valora la experiencia en sectores regulados, sistemas autónomos o multiagente y marcos normativos sobre IA como la Ley de IA de la UE. El perfil demuestra fortalezas en flujos de trabajo experimentales escalables, metodologías estructuradas de evaluación, fiabilidad operativa y entrega constante de modelos de alta calidad en entornos empresariales, garantizando resistencia, trazabilidad, preparación para la conformidad y valor a largo plazo en ecosistemas impulsados por la IA. Asegura la adaptabilidad a las normativas y necesidades empresariales cambiantes, adecuado para entornos complejos que exigen fiabilidad y gobernanza, reforzando la solidez operativa y la alineación estratégica. **Tareas:** * Diseñar, evaluar y supervisar agentes inteligentes y modelos de Aprendizaje Automático / IA Generativa dentro de marcos de gobernanza de la IA. * Desarrollar modelos supervisados y no supervisados usando Python, pandas, scikit\-learn, PyTorch o TensorFlow. * Construir y mantener pipelines experimentales, flujos de trabajo robustos de validación y procesos de despliegue. * Realizar trabajos avanzados con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM): ingeniería de prompts, arquitecturas RAG, ajuste fino, adaptación de modelos y evaluación de salidas generativas. * Operar modelos en producción mediante Azure Machine Learning, Azure OpenAI, pipelines de ML y Azure Storage. * Aplicar prácticas de gobernanza de la IA y de IA responsable, incluyendo evaluación de riesgos, detección de sesgos, explicabilidad (SHAP, LIME), supervisión de modelos y MLOps. * Garantizar resistencia, trazabilidad, preparación para la conformidad y fiabilidad operativa en contextos empresariales y regulados. * Desarrollar flujos de trabajo experimentales escalables y metodologías estructuradas de evaluación. **Conocimientos específicos:** * Aprendizaje Automático (supervisado y no supervisado) con pandas, scikit‑learn, PyTorch y TensorFlow. * IA Generativa y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM): ingeniería de prompts, arquitecturas RAG, ajuste fino, adaptación de modelos y evaluación de la calidad de las salidas. * Operaciones en la nube de Azure: Azure Machine Learning, Azure OpenAI, pipelines de ML y Azure Storage. * Gobernanza de la IA \& IA responsable: evaluación de riesgos, detección de sesgos, explicabilidad con SHAP/LIME, supervisión de modelos y MLOps. * Experiencia deseable en sectores regulados, sistemas autónomos o multiagente y marcos normativos como la Ley de IA de la UE. * Capacidad sólida en fiabilidad operativa, resistencia, trazabilidad, flujos de trabajo escalables y alineación estratégica. **Idioma:** * Inglés (C1\). **Ubicación:** * Teletrabajo (UE). **Tarifa:** * 270 €/día.