Científico Aplicado

Descripción

Resumen: Únase a Bing Places como Científico Aplicado para dar forma al futuro de la búsqueda local mediante el diseño de métricas de relevancia, la construcción de canalizaciones de etiquetado y el ajuste fino de modelos de lenguaje. Aspectos destacados: 1. Dar forma al futuro de la búsqueda local para millones de usuarios en todo el mundo. 2. Trabajar en herramientas y métricas de vanguardia utilizando modelos de lenguaje grandes y pequeños. 3. Acelerar el crecimiento profesional trabajando en sistemas de inteligencia artificial de última generación. **Descripción general** Imagine dar forma al futuro de la búsqueda local para millones de usuarios en todo el mundo. En Bing Places, se unirá a un equipo que impulsa la relevancia de las entidades comerciales en la página de resultados de búsqueda. Trabajará en herramientas y métricas de vanguardia que garantizan que los usuarios encuentren los resultados locales más precisos y significativos. Nuestro equipo prospera gracias a la innovación, aprovechando modelos de lenguaje grandes y pequeños, así como sistemas avanzados de medición para ofrecer una calidad excepcional. Como Científico Aplicado 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 ingeniería de indicaciones (prompt engineering), implementará técnicas modernas de modelos de lenguaje, como la generación aumentada por recuperación (Retrieval Augmented Generation), y creará flujos de trabajo escalables para la medición y evaluación. Esta oportunidad le permitirá: * Acelerar su crecimiento profesional al trabajar en sistemas de inteligencia artificial de última generación. * Desarrollar una experiencia profunda en ingeniería de indicaciones (prompt engineering) y ajuste fino de modelos. * Perfeccionar sus habilidades en la construcción de canalizaciones de datos robustas y marcos de calidad. La misión de Microsoft es capacitar a toda persona y organización del planeta para lograr más. Como empleados, nos reunimos con una mentalidad de crecimiento, innovamos para capacitar a otros y colaboramos para alcanzar nuestros objetivos compartidos. Cada día construimos sobre nuestros valores de respeto, integridad y responsabilidad para crear una cultura de inclusión donde todos puedan prosperar en el trabajo y más allá. 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 desde 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 para modelos de lenguaje grandes y pequeños (LLM/SLM) que garanticen juicios de calidad consistentes y de alto rendimiento. * Diseñar e ajustar finamente indicaciones (prompts) para modelos de lenguaje grandes (LLM) con el fin de mejorar la comprensión de las consultas y la precisión de la clasificación. * Aplicar técnicas modernas de modelos de lenguaje grandes (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 verificaciones 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 de producción. **Cualificaciones** **Cualificaciones requeridas:** * Título universitario en Estadística, Econometría, Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica o Informática, o campo relacionado Y experiencia práctica (por ejemplo, estadística, análisis predictivo, investigación) + O título de maestría en Estadística, Econometría, Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica o Informática, o campo relacionado Y experiencia práctica (por ejemplo, estadística, análisis predictivo, investigación) + O doctorado en Estadística, Econometría, Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica o Informática, o campo relacionado + O experiencia equivalente. **Otros requisitos:** Es obligatorio cumplir con los requisitos de verificación de seguridad de Microsoft, los clientes y/o el gobierno para este puesto. Estos requisitos incluyen, entre otros, las siguientes verificaciones de seguridad especializadas: * **Verificación de antecedentes en la nube de Microsoft:** Este puesto requerirá superar la verificación de antecedentes en la nube de Microsoft al ser contratado/transferido y cada dos años posteriores. \#MicrosoftAI \#MAI \#BING Este puesto estará abierto como mínimo durante 5 días, aceptándose solicitudes de forma continua hasta que se cubra el puesto. Microsoft es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los candidatos calificados recibirán consideración para el empleo sin importar edad, ascendencia, ciudadanía, color, licencia por motivos familiares o médicos, identidad o expresión de género, información genética, estado migratorio, estado civil, condición médica, origen nacional, discapacidad física o mental, afiliación política, condición de veterano protegido o de personal 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**.**