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Generative AI Engineer

hace 2 días

Madrid

Sobre Fintonic En Fintonic estamos en pleno renacer. Tenemos más de 12 años de historia como referente del mundo fintech en España, y hoy comenzamos un nuevo capítulo: más ambicioso, más dinámico, más emocionante. ¿El objetivo? Convertirnos en el estándar definitivo del score crediticio y en el principal marketplace de financiación al consumo, gracias a una tecnología superior y un dominio absoluto del uso de los datos. Nos respaldan inversores institucionales de primer nivel como ING Ventures y SquareOne Capital. Estamos formando un nuevo equipo que no solo se suma al viaje, sino que lo lidera. 💪Tu misión Diseñar, desarrollar, desplegar y mantener soluciones de Inteligencia Artificial de vanguardia, con especial foco en IA Generativa y Large Language Models (LLMs), que aporten valor directo al negocio. Liderarás el ciclo completo de vida de los modelos de IA, desde la investigación y prototipado hasta su integración robusta y escalable dentro del ecosistema tecnológico de la empresa, asegurando su alineación con los objetivos estratégicos. ¿Qué harás? 1. Estrategia y Diseño de Soluciones de IA Generativa: • Liderar la investigación y el desarrollo de prototipos basados en modelos y servicios SOTA (State-of-the-Art) en IA Generativa, agentes de IA, Fine Tuning y Reinforcement Learning (RL)., • Traducir problemas de negocio complejos (ej. detección de fraude, scoring de crédito, asistentes conversacionales, análisis de sentimiento) en soluciones técnicas accionables que utilicen LLMs y otras técnicas de IA., • Evaluar la viabilidad y el ROI de nuevas iniciativas de IA Generativa, diseñando arquitecturas de solución. 2. Desarrollo y Ciclo de Vida de Modelos (AI/LLMOps): • Liderar el proceso completo de desarrollo de modelos: desde la comprensión del problema y la preparación de datos hasta la medición del impacto y la puesta en producción., • Aplicar técnicas avanzadas de fine-tuning, continual pre-training y Reinforcement Learning (RLHF) para adaptar y optimizar LLMs para tareas específicas del dominio financiero., • Diseñar, implementar y optimizar prompts (Prompt Engineering) para maximizar la eficacia, precisión y seguridad de las interacciones con los modelos., • Desarrollar y mantener agentes de IA (utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex, etc.) capaces de realizar tareas complejas y autónomas. 3. Integración, Despliegue y Operatividad Cloud: • Construir, desplegar y mantener pipelines de entrenamiento, reentrenamiento y evaluación continua (CI/CD/CT) para modelos de ML y LLMs, asegurando su robustez y escalabilidad., • Poner en producción modelos y servicios de IA, desarrollando APIs y asegurando su integración efectiva en el ecosistema., • Gestionar la operatividad en entornos cloud (AWS), optimizando el uso de recursos para el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala (ej. uso de GPUs/TPUs, instancias spot, etc.)., • Implementar y gestionar la contenerización (Docker, Kubernetes) de las soluciones de IA. 4. Monitorización, Colaboración y Soporte al Negocio: • Monitorizar continuamente el rendimiento, la precisión y la deriva (drift) de los modelos en producción, implementando dashboards y sistemas de alerta., • Colaborar estrechamente con stakeholders (Product Managers, Data Engineers, Software Engineers) para asegurar la alineación e integración de las soluciones., • Generar documentación técnica rigurosa sobre los procesos, modelos y servicios desarrollados., • Proveer insights y análisis ad-hoc para informar decisiones estratégicas, comunicando hallazgos complejos de forma clara y simple. 💫Sobre ti Formación Académica: • Titulación en áreas STEM con clara vocación en los datos y la IA. Es aceptable venir de otras áreas educativas siempre que se demuestre experiencia significativa., • Se valorará positivamente Máster o Doctorado en Inteligencia Artificial, Deep Learning o campos relacionados. Experiencia Profesional: • Al menos 3 años de experiencia laboral en data science, analítica avanzada o machine learning., • Experiencia demostrable en el diseño, entrenamiento y despliegue de modelos de Deep Learning (PyTorch, TensorFlow)., • Experiencia práctica indispensable en proyectos con Large Language Models (LLMs), desde la conceptualización hasta la puesta en producción., • Experiencia en el sector financiero (deseable). Conocimientos Técnicos (Stack de IA y MLOps): Fundamentos de IA Generativa: • Conocimiento profundo de la arquitectura y funcionamiento de LLMs (Transformers, RAG, etc.)., • Experiencia práctica en técnicas de fine-tuning (ej. LoRA, QLoRA) y continual pre-training., • Experiencia avanzada en Prompt Engineering y diseño de sistemas RAG., • Conocimiento de frameworks de agentes (ej. Strands Agents, LangChain, LlamaIndex, o similares)., • Dominio experto de Python y sus librerías científicas (Pandas, NumPy)., • Sólido conocimiento en técnicas de machine learning tradicional (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM)., • Dominio de librerías de Deep Learning (PyTorch y/o TensorFlow/Keras)., • Experiencia sólida en operatividad en entornos cloud, preferiblemente AWS (SageMaker, S3, EC2, Lambda) o equivalentes (GCP, Azure)., • Experiencia en MLOps (tracking con MLflow, orquestación) y control de versiones (Git)., • Experiencia en desarrollo de APIs (preferiblemente FastAPI) y contenerización (Docker, ECS)., • Dominio de bases de datos SQL y NoSQL (MongoDB, Data Warehouse). 🚀Conoce nuestros principios y valores • Ganamos la confianza siendo transparentes, • Los datos son nuestro superpoder, • Hacemos pocas cosas, pero las hacemos excepcionalmente bien, • Siempre cumplimos nuestras promesas, • Resolvemos las cosas con ingenio 💙 En Fintonic, creemos en el poder de la diversidad. Nuestro equipo está formado por personas de diferentes culturas, trayectorias y formas de ser. No discriminamos por orientación sexual, identidad o expresión de género, ni por ninguna otra condición personal. Si compartes nuestros valores, ¡nos encantará conocerte! Puedes encontrar información sobre cómo procesamos sus datos personales en el siguiente ___.

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