PIniciamos la búsqueda de un/a Especialista en IA generativa para unirse a una empresa de rápido crecimiento, con buen posicionamiento en el mercado y que proporciona a sus clientes la última tecnología en chatbots conversacionales. /ppNuestro cliente es una empresa SaaS, ubicada en Majadahonda, líder en el desarrollo de productos conversacionales con inteligencia artificial (IA). /ppSu plataforma ofrece soluciones innovadoras para optimizar la interacción entre las empresas y sus clientes, mejorando la experiencia y generando resultados significativos. /ppSu objetivo es garantizar la calidad de sus desarrollos a la par que aseguran la satisfacción de sus clientes. /ppTe adaptarás fácilmente a su excepcional equipo si puedes identificarte con los siguientes valores: /ppHacemos que las cosas pasen. /ppSomos jugadores de equipo. /ppEstamos focalizados en un objetivo común. /ppNos comunicamos de manera clara. /ppSomos siempre auténticos. /ppJob Description : /ppHabilidades Técnicas: /ppExperiencia en Python: /pulliDominio de frameworks como Django, FastAPI o Flask para construir y consumir microservicios REST. /liliExperiencia con la integración de APIs externas y manejo de datos, particularmente en la interacción con bases de datos. /liliConocimientos básicos de bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) como spaCy, NLTK, transformers, y Hugging Face. /li /ulpBases de Datos Vectoriales: /pulliExperiencia con bases de datos vectoriales como Pinecone, Weaviate, FAISS o Milvus, que permiten almacenar y realizar consultas eficientes sobre embeddings generados a partir de modelos de lenguaje. /li /ululliDiseño e implementación de sistemas que utilicen bases de datos vectoriales para indexar y recuperar información relevante en aplicaciones basadas en IA. /li /ululliOptimización de consultas de similitud de vectores, manejo de grandes volúmenes de datos, y gestión de performance en sistemas distribuidos. /li /ululliFamiliaridad con técnicas como embeddings (por ejemplo, usando Sentence-BERT o OpenAI embeddings) para representar datos en espacios vectoriales y facilitar búsquedas semánticas. /li /ulpIntegración de IA Generativa: /pulliExperiencia trabajando con modelos de lenguaje fundacionales (LLM), como GPT, BERT, T5, o GPT-Neo, y su integración en aplicaciones de software. /li /ululliFine-tuning de modelos de IA generativa para tareas específicas, utilizando datos de entrenamiento propios y adaptados. /li /ululliIntegración de IA generativa con microservicios y bases de datos vectoriales para implementar flujos de trabajo de orquestación inteligentes. /li /ululliImplementación de chatbots inteligentes, recomendadores o sistemas de búsqueda semántica usando IA generativa. /li /ulpArquitectura de Microservicios y Orquestación: /pulliDiseño y desarrollo de microservicios escalables y eficientes para el procesamiento y consulta de grandes volúmenes de datos. /li /ululliImplementación de API RESTful para exponer funcionalidades de IA generativa y bases de datos vectoriales. /li /ululliDiseño de flujos de trabajo complejos que involucran la interacción entre servicios de IA, bases de datos, y otros sistemas externos. /li /ulpOptimización y Escalabilidad: /pulliOptimización de sistemas de bases de datos vectoriales para búsquedas rápidas y eficientes en grandes volúmenes de datos. /li /ululliImplementación de técnicas de sharding y replicación en bases de datos vectoriales para asegurar que el sistema escale y maneje cargas pesadas de consultas concurrentes. /liliUso de técnicas de reducción de dimensionalidad como PCA o t-SNE para mejorar el rendimiento en consultas de alta complejidad. /li /ulpDevOps y Cloud: /pulliFamiliaridad con herramientas de CI/CD para automatizar pruebas, despliegues y actualizaciones de servicios de IA generativa. /li /ululliConocimientos básicos en plataformas cloud como AWS o Google Cloud, con un enfoque en servicios que soporten IA y bases de datos vectoriales, como SageMaker o Google AI. /li /ululliDespliegue de modelos de IA y bases de datos vectoriales en entornos de alta disponibilidad y baja latencia. /li /ulpHabilidades Blandas: /pulliColaboración Multidisciplinaria: Capacidad para trabajar estrechamente con equipos de desarrollo backend, DevOps y producto para diseñar soluciones innovadoras. /liliAdaptabilidad y Aprendizaje Continuo: Habilidad para mantenerse al día con las últimas tecnologías de IA generativa y bases de datos vectoriales. /liliComunicación Eficaz: Capacidad para comunicar ideas técnicas complejas a equipos no técnicos y stakeholders. /li /ulpExperiencia Requerida: /pulliMínimo 3 años de experiencia en desarrollo de software con Python. /liliExperiencia con integración en sistemas de producción utilizando orquestadores de LLM. /liliAl menos 1-2 años de experiencia trabajando con bases de datos vectoriales como Pinecone, FAISS, Milvus, o Weaviate. /liliExperiencia trabajando en microservicios REST y con arquitecturas distribuidas. /liliConocimiento práctico de DevOps y contenedorización con Docker y Kubernetes. /li /ulpFormación: /pulliTítulo universitario en Ingeniería Informática o campos relacionados, y/o experiencia profesional equivalente. /li /ulpValorable: /pulliContribuciones a proyectos open source relacionados con IA generativa o bases de datos vectoriales. /liliCertificaciones en IA (como TensorFlow, PyTorch) o en cloud (AWS, Google Cloud). /liliExperiencia en la construcción de sistemas de recomendación o búsqueda semántica utilizando IA generativa y bases de datos vectoriales. /li /ulp¡Os estamos esperando! /p