PstrongSobre Fintonic /strong /ppbr/ppEn 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. /ppbr/ppNos 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. /ppbr/pp strongTu misión /strong /ppbr/ppDiseñar, 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. /ppbr/ppstrong¿Qué harás? /strong /ppbr/ppstrong1. Estrategia y Diseño de Soluciones de IA Generativa: /strong /pulliLiderar la investigación y el desarrollo de prototipos basados en modelos y servicios SOTA (State-of-the-Art) en IA Generativa, strongagentes de IA, Fine Tuning /strong y strongReinforcement Learning (RL) /strong. /liliTraducir 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. /liliEvaluar la viabilidad y el ROI de nuevas iniciativas de IA Generativa, diseñando arquitecturas de solución. /li /ulpbr/ppstrong2. Desarrollo y Ciclo de Vida de Modelos (AI/LLMOps): /strong /pulliLiderar 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. /liliAplicar técnicas avanzadas de strongfine-tuning /strong, strongcontinual pre-training /strong y strongReinforcement Learning (RLHF) /strong para adaptar y optimizar LLMs para tareas específicas del dominio financiero. /liliDiseñar, implementar y optimizar strongprompts /strong (Prompt Engineering) para maximizar la eficacia, precisión y seguridad de las interacciones con los modelos. /liliDesarrollar y mantener strongagentes de IA /strong (utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex, etc.) capaces de realizar tareas complejas y autónomas. /li /ulpbr/ppstrong3. Integración, Despliegue y Operatividad Cloud: /strong /pulliConstruir, desplegar y mantener pipelines de entrenamiento, reentrenamiento y evaluación continua (CI/CD/CT) para modelos de ML y LLMs, asegurando su robustez y escalabilidad. /liliPoner en producción modelos y servicios de IA, desarrollando APIs y asegurando su integración efectiva en el ecosistema. /liliGestionar la strongoperatividad en entornos cloud /strong (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.). /liliImplementar y gestionar la contenerización (Docker, Kubernetes) de las soluciones de IA. /li /ulpbr/ppstrong4. Monitorización, Colaboración y Soporte al Negocio: /strong /pulliMonitorizar continuamente el rendimiento, la precisión y la deriva (drift) de los modelos en producción, implementando dashboards y sistemas de alerta. /liliColaborar estrechamente con stakeholders (Product Managers, Data Engineers, Software Engineers) para asegurar la alineación e integración de las soluciones. /liliGenerar documentación técnica rigurosa sobre los procesos, modelos y servicios desarrollados. /liliProveer insights y análisis ad-hoc para informar decisiones estratégicas, comunicando hallazgos complejos de forma clara y simple. /li /ulpbr/ppstrong Sobre ti /strong /ppbr/ppstrongFormación Académica: /strong /pulliTitulación 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. /liliSe valorará positivamente Máster o Doctorado en Inteligencia Artificial, Deep Learning o campos relacionados. /li /ulpbr/ppstrongExperiencia Profesional: /strong /pulliAl menos 3 años de experiencia laboral en data science, analítica avanzada o machine learning. /liliExperiencia demostrable en el diseño, entrenamiento y despliegue de modelos de strongDeep Learning /strong (PyTorch, TensorFlow). /lilistrongExperiencia práctica indispensable en proyectos con Large Language Models (LLMs) /strong, desde la conceptualización hasta la puesta en producción. /liliExperiencia en el sector financiero (deseable). /li /ulpbr/ppstrongConocimientos Técnicos (Stack de IA y MLOps): /strong /ppbr/ppstrongFundamentos de IA Generativa: /strong /pulliConocimiento profundo de la arquitectura y funcionamiento de LLMs (Transformers, RAG, etc.). /liliExperiencia práctica en técnicas de strongfine-tuning /strong (ej. LoRA, QLoRA) y strongcontinual pre-training /strong. /liliExperiencia avanzada en strongPrompt Engineering /strong y diseño de sistemas RAG. /liliConocimiento de strongframeworks de agentes /strong (ej. Strands Agents, LangChain, LlamaIndex, o similares). /liliComprensión sólida de los principios de strongReinforcement Learning /strong (RL/RLHF). /li /ulpstrongProgramación y ML Clásico: /strong /pulliDominio experto de Python y sus librerías científicas (Pandas, NumPy). /liliSólido conocimiento en técnicas de machine learning tradicional (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM). /liliDominio de librerías de Deep Learning (strongPyTorch /strong y/o strongTensorFlow/Keras /strong). /liliDominio de SQL y NoSQL. /li /ulpstrongInfraestructura y Cloud (AIOps/MLOps): /strong /pulliExperiencia sólida en strongoperatividad en entornos cloud /strong, preferiblemente strongAWS /strong (SageMaker, S3, EC2, Lambda) o equivalentes (GCP, Azure). /liliExperiencia en MLOps (tracking con strongMLflow /strong, orquestación) y control de versiones (Git). /liliExperiencia en desarrollo de APIs (preferiblemente strongFastAPI /strong) y contenerización (strongDocker, /strongECS). /liliDominio de bases de datos SQL y NoSQL (MongoDB, Data Warehouse). /li /ulpbr/ppstrong /p