Experteer Overview
En BIP, formarás parte del xTech Competence Centre, trabajando en proyectos avanzados de IA generativa para clientes corporativos. Desarrollarás soluciones basadas en modelos preentrenados y técnicas de fine-tuning para casos reales, especialmente con datos no estructurados. Colaborarás en la comunidad interna de IA mediante investigación, scouting tecnológico y diseño de soluciones, apoyando también iniciativas de desarrollo de negocio. Trabajarás con equipos multidisciplinarios para impulsar la transformación digital y soluciones de IA a escala. Esta oportunidad combina impacto empresarial, innovación tecnológica y crecimiento profesional en un ambiente colaborativo y ético.
Compensaciones / Beneficios
• Proponer y entregar soluciones de IA generativa para clientes enterprise
• Desarrollar y adaptar modelos (entrenamiento y fine-tuning) con foco en datos no estructurados
• Contribuir a la comunidad interna de IA a través de investigación, scouting y diseño de soluciones
• Apoyar iniciativas de negocio y desarrollo comercial relacionadas con IA
• Trabajar con equipos multidisciplinarios para escalar soluciones en entornos empresariales
Responsabilidades
• Máster en Ingeniería Informática, Ingeniería Matemática, Informática, Estadística o disciplinas STEM afines
• Fuerte mindset cuantitativo y habilidades analíticas
• Experiencia en exploración y desarrollo de datos
• Conocimientos sólidos de estadística, data mining, ML y DL
• Experiencia en Python
• Control de versiones (Git)
• Conocimientos de SQL y bases de datos relacionales
• Conocimientos de NoSQL (Elasticsearch, MongoDB, Redis)
• Experiencia con bases de datos vectoriales (ChromaDB, Qdrant, Pinecone)
• Experiencia usando APIs de IA en la nube (Google Cloud, Azure, AWS)
• Experiencia en procesamiento de datos no estructurados
• Conocimientos de NLP y CV (técnicas de clasificación, extracción, generación, detección de objetos, segmentación)
• Conocimientos de redes neuronales, CNNs y Transformers
• Conocimientos de técnicas Generative AI y LLMs
• Experiencia en entrenamiento y fine-tuning de redes (PEFT, LoRA, Super-Convergence)
• Experiencia con bibliotecas DL (TensorFlow, PyTorch) y repositorios (Hugging Face)
• Conocimientos de prompting (one-shot, few-shot, chain-of-thought)
• Español e inglés fluidos (ambos obligatorios)
Requisitos principales
• private health insurance
• wellness platforms
• meal vouchers
• enhanced parental leave benefits
• hybrid work model
• professional development programs