Ingeniero de Machine Learning Sénior (LLM)

Requisitos mínimos

• Grado, Máster o Doctorado en Inteligencia Artificial, Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o campos relacionados.

• Más de 5 años de experiencia práctica en el diseño, entrenamiento o ajuste fino (fine-tuning) de modelos de deep learning, preferiblemente trabajando con modelos transformer o de visión artificial.

• Más de 5 años de experiencia práctica utilizando modelos transformer, con un excelente dominio de librerías como HuggingFace Transformers, Accelerate, Datasets, etc.

• Sólidos fundamentos matemáticos y comprensión teórica de los algoritmos de deep learning y redes neuronales, tanto en entrenamiento como en inferencia.

• Excelentes habilidades de resolución de problemas, depuración (debugging), análisis de rendimiento, diseño de pruebas y documentación.

• Sólido conocimiento de los fundamentos de las arquitecturas de GPU y de las infraestructuras de hardware/software para LLM.

• Excelentes habilidades de programación en Python y experiencia con librerías relevantes (PyTorch, HuggingFace, etc.).

• Experiencia con plataformas en la nube (idealmente AWS), tecnologías de contenerización (Docker) y con el despliegue de soluciones de IA en entornos cloud.

• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal, con capacidad para trabajar de forma colaborativa en un entorno de equipo dinámico y comunicar ideas complejas de manera eficaz.

• Inglés fluido

• Publicaciones de investigación previas en deep learning o cualquier campo tecnológico es un plus.

• Experiencia ejecutando cargas de trabajo a gran escala en clústeres de computación de alto rendimiento (HPC).

• Experiencia en el manejo de grandes conjuntos de datos y en garantizar la calidad de los mismos.

• Experiencia con entornos de inferencia y despliegue (TensorRT, vLLM, etc.).

• Experiencia en la evaluación de la precisión de los LLMs (OpenLLM Leaderboard).

• Experiencia construyendo y evaluando sistemas RAG.

• Experiencia en la creación de aplicaciones de deep learning que no sean LLM, por ejemplo, visión artificial, audio o procesamiento de señales.

• Familiaridad con la ética de la IA y las prácticas de IA responsable.

• Experiencia en prácticas de DevOps/MLOps en el desarrollo de productos de deep learning.

• Contrato indefinido.

• Igualdad salarial garantizada.

• Bono variable por rendimiento.

• Bono de contratación (signing bonus).

• Ofrecemos patrocinio de visado de trabajo (si procede).

• Paquete de relocalización (si procede).

• Seguro médico privado.

• Elegibilidad para presupuesto educativo según la política interna.

• Oportunidad de trabajo híbrido.

• Horario de trabajo flexible.

• Clases de idiomas y opciones de almuerzo con descuento.

• Trabajar en un entorno dinámico, trabajando con tecnologías de vanguardia.

• Plan de carrera. Oportunidad de aprender y enseñar.

• Empresa en crecimiento. Cultura de gente feliz

• CompactifAI es una herramienta de compresión revolucionaria para modelos de IA fundacionales basada en redes tensoriales (Tensor Networks). Permite la compresión de grandes sistemas de IA, como los modelos de lenguaje, para hacerlos significativamente más eficientes y portátiles.

• Singularity es una plataforma de optimización cuántica e inspirada en la cuántica, utilizada por empresas líderes para resolver problemas complejos en finanzas, energía, fabricación y otros sectores. Se integra perfectamente con los sistemas existentes y ofrece mejoras de rendimiento inmediatas tanto en hardware clásico como cuántico.

Resumen del puesto
Buscamos un Machine Learning Engineer con experiencia y habilidades, y una sólida formación en Large Language Models, para unirse a nuestro equipo. En este puesto, tendrás la oportunidad de aprovechar tecnologías de vanguardia en computación cuántica e IA para liderar el diseño, la implementación y la mejora de nuestros modelos de lenguaje, además de trabajar estrechamente con equipos multidisciplinares para integrar estos modelos en nuestros productos. Tendrás la oportunidad de trabajar en proyectos desafiantes, contribuir a la investigación de vanguardia y dar forma al futuro de las tecnologías LLM y NLP.

• Diseñarás y desarrollarás nuevas técnicas para comprimir Large Language Models basadas en tecnologías de inspiración cuántica para resolver casos de uso desafiantes en diversos dominios.

• Realizarás evaluaciones y benchmarks rigurosos del rendimiento de los modelos, identificando áreas de mejora, y realizarás el ajuste fino (fine-tuning) y la optimización de los LLMs para mejorar su precisión, robustez y eficiencia.

• Construirás aplicaciones basadas en LLM, como RAG y agentes de IA.

• Utilizarás tu experiencia para evaluar las fortalezas y debilidades de los modelos, proponer mejoras y desarrollar soluciones novedosas para aumentar el rendimiento y la eficiencia.

• Actuarás como experto en el dominio del campo de los LLMs, comprendiendo los problemas específicos de cada área e identificando oportunidades de innovación impulsadas por la IA cuántica.

• Diseñarás, entrenarás y entregarás modelos de deep learning personalizados para nuestros clientes.

• Trabajarás en diversas áreas más allá de los LLM, por ejemplo, visión artificial (computer vision).

• Mantendrás una documentación exhaustiva de los procesos de desarrollo, experimentos y resultados de los LLM.

• Compartirás tus conocimientos y experiencia con el equipo para fomentar una cultura de aprendizaje continuo, guiando a los miembros junior del equipo en su crecimiento técnico y ayudándoles a desarrollar sus habilidades en el desarrollo de LLM.

• Participarás en revisiones de código y proporcionarás feedback constructivo a los miembros del equipo.

• Te mantendrás al día con los últimos avances y tendencias emergentes en LLMs y recomendarás nuevas herramientas y tecnologías según sea necesario.