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Senior llm / ml engineer – genai document extraction

Barcelona
Krell Consulting & Training
Publicada el Publicado hace 4 hr horas
Descripción

🚀 Senior LLM / ML Engineer – GenAI Document Extraction


En KRELL Consulting estamos buscando un/a Senior LLM / Machine Learning Engineer para incorporarse a un proyecto innovador en el sector seguros, trabajando en el desarrollo de soluciones basadas en IA generativa y Large Language Models para la extracción inteligente de información de documentos.


💻 Modalidad: Híbrido (remoto con visitas puntuales a Barcelona)

📍 Ubicación: España (con posibilidad de asistir ocasionalmente a oficinas en Barcelona)

💰 Salario: hasta 38.000 € brutos/año

🏢 Sector: Seguros


🔎 ¿Qué harás en el proyecto?

Formarás parte del equipo de GenAI Document Extractions, trabajando en pipelines de extracción de información de pólizas de seguros utilizando Large Language Models.


🧩 Responsabilidades

• Mejorar la precisión de los sistemas de extracción de documentos mediante LLMs

• Desarrollar y optimizar pipelines de procesamiento documental

• Diseñar frameworks de evaluación para modelos LLM

• Optimizar workflows basados en LangGraph / LangChain

• Trabajar con estructuración de outputs y parsing de datos

• Colaborar en la evolución de soluciones basadas en IA generativa aplicada a documentos


✅ Requisitos

• +5 años de experiencia en Python trabajando con sistemas de ML en producción

• +2 años de experiencia con Large Language Models (GPT-4, Claude, Gemini, etc.)

• Experiencia con LangChain, LangGraph o frameworks similares de orquestación

• Experiencia en prompt engineering y evaluación de modelos LLM

• Conocimiento de Pydantic para structured outputs

• Experiencia trabajando con async Python (asyncio)

• Titulación universitaria

• Imprescindible nivel alto de inglés


⭐ Valorable

• Experiencia con Langfuse u otras herramientas de observabilidad de LLM

• Experiencia en sector seguros o financiero

• Conocimiento de Azure AI Document Intelligence

• Experiencia con semantic chunking

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