Especialista IA y LLM

Buscamos un Especialista en IA y LLM con experiencia en el desarrollo, fine-tuning y despliegue de modelos de lenguaje a gran escala.
El candidato trabajará en proyectos de NLP avanzado, desarrollando soluciones basadas en modelos de lenguaje para tareas de generación de texto, clasificación, búsqueda semántica, extracción de información y automatización inteligente.

Formará parte de un equipo de IA, NLP y DevOps, integrando modelos preentrenados y técnicas de fine-tuning en entornos productivos y escalables.

Responsabilidades

- Diseñar, entrenar y optimizar Large Language Models (GPT, LLaMA, Falcon, Mistral, BLOOM, etc.) para tareas específicas.
- Realizar fine-tuning, prompt engineering y LoRA/PEFT sobre modelos preentrenados.
- Desarrollar pipelines de preprocesamiento, tokenización, embeddings y vectorización de texto.
- Implementar evaluaciones de desempeño y métricas de NLP (perplexity, BLEU, ROUGE, F1, etc.).
- Integrar modelos en APIs y sistemas productivos, optimizando latencia y consumo de recursos.
- Desarrollar scripts para inferencia eficiente en GPU/TPU, incluyendo batching y optimizaciones con ONNX, TensorRT o Hugging Face Accelerate.
- Colaborar con equipos de producto, datos y DevOps para despliegue y escalado de modelos.
- Documentar procesos, resultados y mejores prácticas de fine-tuning y entrenamiento.

Requisitos obligatorios

- Formación en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Matemática Aplicada o IA.
- Experiencia demostrable con modelos de lenguaje a gran escala (GPT, LLaMA, Falcon, BLOOM, T5, etc.).
- Conocimiento en frameworks de deep learning: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, Accelerate.
- Experiencia en fine-tuning y adaptación de modelos preentrenados (LoRA, PEFT, Adapter, P-tuning).
- sExperiencia en preprocesamiento de texto, tokenización, embeddings y construcción de datasets grandes.
- Familiaridad con GPU/TPU, CUDA y entornos HPC.
- Inglés técnico avanzado para leer papers, documentación y comunicar resultados.
- Buenas prácticas de control de versiones y reproducibilidad (Git, DVC, MLflow, Weights & Biases).

Deseables

- Experiencia en in-context learning, prompt engineering y chain-of-thought.
- Conocimientos en retrieval-augmented generation (RAG) y embeddings vectoriales.
- Experiencia con servicios de LLM en la nube (AWS Sagemaker, Azure, GCP Vertex AI).
- Optimización de inferencia: quantization, pruning, ONNX/TensorRT.
- Conocimiento de evaluaciones de seguridad y mitigación de sesgos en LLM.
- Publicaciones técnicas o repositorios abiertos relacionados con NLP o LLM.

Habilidades blandas

- Capacidad de análisis y resolución de problemas complejos.
- Trabajo interdisciplinario con equipos de producto, datos y DevOps.
- Documentación clara y reproducible.
- Curiosidad técnica y aprendizaje continuo en IA/NLP.