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LLM Engineer con experiencia previa en la creación de Agentes y uso de LLM. El candidato ideal tendrá un sólido dominio en proyectos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y modelos de Deep Learning basados en arquitecturas tipo Transformers. Se valorará especialmente la capacidad de aprendizaje de nuevas tecnologías, así como la habilidad para comunicar ideas, procesos y resultados a distintos niveles de la organización. 2. Funciones: Diseñar, entrenar y ajustar modelos LLM, incluyendo la optimización del rendimiento mediante técnicas de fine-tuning. Desarrollar, integrar y evaluar algoritmos de NLP, incorporando librerías y frameworks específicos (Langchain, Langgraph) en flujos de trabajo de procesamiento de texto. Definir y emplear métricas de evaluación y benchmarks para garantizar la calidad, robustez y eficiencia de los LLMs. Implementar estrategias de Prompt Engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation) y POA (Programación Orientada a Agentes) para mejorar la usabilidad y eficacia de los modelos. Investigar y adoptar nuevas tecnologías, frameworks y paradigmas de computación en entornos dinámicos y de rápida evolución. Colaborar con equipos multidisciplinares (científicos de datos, ingenieros de software, analistas) y con stakeholders no técnicos, comunicando de forma clara y efectiva los resultados y el impacto de las soluciones. Mantener y documentar el código de forma estructurada, legible y escalable, asegurando las buenas prácticas de desarrollo. Adaptar y refinar continuamente las soluciones a los requerimientos del cliente y del proyecto, proponiendo innovaciones técnicas y metodológicas., 3. Requisitos de formación Formación académica mínima: Grado en Física, Matemáticas o Informática. Formación valorable: Máster en Big Data, Machine Learning o Computer Science. PhD en disciplina científica., 4. Requisitos técnicos básicos: Lenguaje de programación: Python. Librerías: numpy, pandas, scipy, plotly. Conocimientos sólidos en IA, Machine Learning y Deep Learning. Experiencia en tratamiento de texto y algoritmos de NLP, así como en el uso de librerías especializadas (Langchain, Langgraph). Conocimiento de métricas de evaluación de LLMs y su aplicación en benchmarks estándar. Manejo de técnicas de Prompt Engineering, RAG y POA. Experiencia con LLMs en entornos como OpenAI, LLaMA, Claude, HuggingFace., 5. Habilidades requeridas: Capacidad de aprender nuevos frameworks de desarrollo, librerías y paradigmas de computación. Capacidad de innovar y proponer soluciones eficaces a problemas complejos. Capacidad de investigar, analizar y comunicar resultados de forma clara y concisa. Capacidad de trabajar de forma autónoma y en equipo. Capacidad de entendimiento de los requerimientos del cliente y del proyecto. Capacidad de desarrollo de código bien estructurado y documentado. Capacidad de comunicación, tanto en entornos técnicos como no técnicos., 6. Condiciones: Posición a cubrir: LLM Engineer Grupo de investigación: Inteligencia Artificial y Electrónica Aplicada. Lugar de trabajo: Sede central de Burgos. Incorporación inmediata. Salario acorde a la experiencia y según convenio colectivo., 7. Se ofrece: Contrato indefinido. Jornada Completa. Jornada continua horario de mañana (7:00-15:00). Formar parte de la unidad de Agentes IA, unidad integrada en un equipo multidisciplinar de I+D altamente cualificado con más de 90 profesionales (Doctores, Titulados superiores y Medios, FP), en un entorno de trabajo creativo, que desarrolla aproximadamente 100 proyectos/año con empresas industriales a nivel nacional principalmente para los sectores de Industria, Renovables, Defensa y Transporte, con una clara vocación a soluciones de investigación con aplicación directa a mercado. Buen ambiente de trabajo, innovación y experiencia. Flexibilidad laboral. Plan individual de desarrollo profesional, plan de carrera profesional (desarrollo de competencias técnicas y de gestión, evaluación anual por competencias, plan de formación anual) en un entorno de trabajo tecnológicamente avanzado. Plan de beneficios sociales por pertenecer a la organización. Absoluta discreción en el proceso de selección. Ayudas económicas y facilidades para seguir formándose (doctorado, máster, formación avanzada, estancias en CCTT o Universidades de excelencia-referencia en tecnologías preferentemente nacionales con los que ITCL tiene proyectos conjuntos). Ayuda económica a la reubicación por cambio de residencia.