**Únase a nosotros en Provectus** para formar parte de un equipo dedicado a crear soluciones tecnológicas de vanguardia que tengan un impacto positivo en la sociedad. Nuestra empresa se especializa en tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, servicios en la nube e ingeniería de datos, y nos enorgullece nuestra capacidad de innovar y superar los límites de lo posible. Como ingeniero/a de aprendizaje automático, contará con todas las oportunidades para su desarrollo y crecimiento profesional. **¡Trabajemos juntos para construir un futuro mejor para todos!** ### **Requisitos:** * Conocimientos sólidos de algoritmos estándar de aprendizaje automático y de las matemáticas subyacentes. * Amplia experiencia práctica con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en entornos productivos, arquitectura RAG y sistemas basados en agentes. * Se valora especialmente la experiencia con AWS Bedrock. * Experiencia práctica en la resolución de tareas de clasificación y regresión en general, así como en ingeniería de características. * Experiencia práctica con modelos de aprendizaje automático en entornos productivos. * Experiencia práctica en uno o más casos de uso entre los siguientes: procesamiento del lenguaje natural (PLN), modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y motores de recomendación. * Competencias sólidas en ingeniería de software (es decir, capacidad para desarrollar módulos bien estructurados, no solo scripts en notebooks). * Dominio avanzado de Python y Docker. * Nivel de inglés: intermedio alto. * Excelentes habilidades comunicativas y de resolución de problemas. ### **Será un valor añadido:** * Experiencia práctica con plataformas en la nube (se prefiere la pila de AWS, por ejemplo Amazon SageMaker, ECR, EMR, S3 y AWS Lambda). * Experiencia práctica con modelos de aprendizaje profundo. * Experiencia con taxonomías u ontologías. * Experiencia práctica con pipelines de aprendizaje automático para orquestar flujos de trabajo complejos. * Experiencia práctica con Spark/Dask y Great Expectations. ### **Responsabilidades:** * Crear modelos de aprendizaje automático desde cero o mejorar los ya existentes. * Colaborar con el equipo de ingeniería, científicos de datos y gestores de producto en modelos productivos. * Elaborar una hoja de ruta para experimentaciones. * Configurar un entorno de experimentación reproducible y mantener los pipelines de experimentación. * Supervisar y mantener los modelos de aprendizaje automático en producción para garantizar un rendimiento óptimo. * Redactar documentación clara y exhaustiva sobre los modelos, procesos y pipelines de aprendizaje automático. * Mantenerse actualizado/a sobre los últimos avances en aprendizaje automático e inteligencia artificial y proponer soluciones innovadoras. Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar ciertas etapas del proceso de contratación, como la revisión de solicitudes, el análisis de currículums o la evaluación de respuestas. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación son tomadas exclusivamente por personas. Si desea obtener más información sobre cómo se procesan sus datos, póngase en contacto con nosotros.