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AI-Powered Job Summary
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Nuestro eslogan «El lado humano de la tecnología» pone de manifiesto lo que ofrecemos tanto al cliente externo como interno, y es que las personas siempre están en el centro de todo lo que hacemos. Cuidamos cada detalle, evolucionamos con los años, y nos adaptamos a los cambios para ofrecer lo mejor a nuestros colaboradores, clientes y empleados.
¿Qué buscamos?
Personas con talento, entusiastas, con ganas de aprender y enganchadas a la tecnología. Si te sientes identificado estaremos encantados de que te unas a nuestra gran familia de Abalia.
¿Por qué elegirnos?
Porque somos diferentes, por tres motivos principales:
1.- Para nosotros no eres un número.
2.- Porque apostamos por la innovación y el aprendizaje contínuo.
3.- Aportamos nuestro granito de arena para mejorar la calidad de vida de las personas, mediante la tecnología y proyectos que hacen de este mundo un lugar mejor
En Abalia, estamos buscamos un Machine Learning Engineer – LLMs / GenAI con experiencia en Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) y Generative AI, para formar parte de nuestro equipo dentro de la AI Factory. Trabajarás en el diseño, desarrollo e industrialización de soluciones basadas en GenAI, colaborando estrechamente con arquitectos, científicos de datos y equipos de producto en un entorno altamente innovador y técnico.
Requisitos
- Titulación en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o similar.
- +2 años de experiencia en desarrollo con Python.
- Experiencia con arquitecturas de aplicaciones distribuidas.
- Conocimiento profundo en arquitecturas y modelos LLM (transformers, embeddings, fine-tuning, etc.).
- Experiencia en herramientas y prácticas DevOps: GIT, Jenkins.
- Conocimientos en seguridad de aplicaciones.
- Experiencia en diseño, desarrollo y gestión de microservicios.
Fase de diseño:
- Colaborar con equipos multidisciplinares en el diseño de soluciones basadas en GenAI.
- Identificar necesidades técnicas y escalar capacidades requeridas.
- Documentar soluciones a bajo nivel técnico.
Desarrollo e implementación:
- Aplicar buenas prácticas de ingeniería de software a proyectos de IA.
- Desarrollar e industrializar infraestructuras para gestión de agentes (RAG, pipelines, etc.).
- Participar activamente en el ciclo de vida del producto con equipos de Data Science, Arquitectura y Data Hub.
- Realizar pruebas técnicas y métricas de calidad.
- Optimizar soluciones para mejorar rendimiento y fiabilidad.
- Integrar desarrollos en el ecosistema tecnológico corporativo.
- Compartir conocimiento técnico y promover sinergias dentro del equipo.
- Documentar técnicamente las soluciones desarrolladas.
Fase de implantación y mantenimiento:
- Validar calidad de los desarrollos.
- Desplegar soluciones en entornos corporativos (Dev, Test, Prod).
- Monitorizar comportamiento técnico de los sistemas.
- Operar y mantener los desarrollos en producción.
- Realizar mantenimiento correctivo y evolutivo de las soluciones.
Si te encuentras en búsqueda de nuevos retos y proyectos
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