Investigador de Datos LLM

Lo que necesitamos

• Profundidad de investigación en LLMs. Un doctorado, o una trayectoria de investigación que cumpla la misma función, en machine learning o NLP. Estar cerca de terminar es válido.
• Has realizado tú mismo el post-entrenamiento y la evaluación de modelos, más allá de leer los artículos. Sabes dónde fallan las evaluaciones y has construido otras que, aun así, se mantienen sólidas.
• Te mueves rápido. Ejecutas el experimento pronto y redactas lo que has encontrado, incluso cuando es lo contrario a lo que esperabas.
• Sabes explicarlo. A un investigador, a un responsable de operaciones y a un cliente.
• Nativo de la IA. Ya trabajas diariamente con herramientas de IA y agentes de programación, y construyes lo que necesitas sin esperar a que nadie te lo enseñe.
• Inglés profesional, utilizado diariamente con el equipo y con los clientes.

• Residente en Barcelona, o con intención de mudarse aquí. El puesto es presencial con el equipo, y Sovrano ayuda con la mudanza.

La próxima generación de modelos estará definida por un conocimiento que no se puede extraer mediante scraping: el criterio de los abogados, médicos, ingenieros y asesores fiscales que realizan el trabajo. Sovrano convierte ese criterio en datos de post-entrenamiento, rúbricas y benchmarks. Este puesto responde, con evidencias, si esos datos mejoran los modelos y, posteriormente, indica al equipo qué medidas tomar al respecto. Sovrano AI es un laboratorio de investigación y datos en Barcelona. Sovrano integra a expertos reales en la construcción de la IA: ellos realizan el trabajo, Sovrano captura su criterio y lo convierte en los datos, benchmarks y evidencias que los laboratorios de IA de vanguardia, las empresas de robótica y los equipos de IA empresarial utilizan para entrenar y evaluar sus modelos. Detrás de esto se encuentra una red de 400.000 o más profesionales, más de 100 universidades asociadas en toda Europa, certificación EFMD, 23 idiomas y EuroExec, el propio benchmark de Sovrano. Internet ya ha sido leído. Las ganancias ahora provienen del post-entrenamiento y la evaluación sobre el trabajo experto, y quien defina cómo es un buen trabajo está moldeando la frontera tecnológica. Europa tiene los expertos, las universidades y el talento de investigación para construir esa capa, pero demasiados de sus mejores investigadores de machine learning se marchan para realizar trabajos de vanguardia en otros lugares. Este es un puesto fundacional en el equipo de investigación que pretende construirla aquí. La semana consiste en un 80 por ciento de investigación: entrenamiento, evaluación y publicación. El otro 20 por ciento es comunicación y coordinación con clientes, con marketing y con el equipo de datos. Reportarás a Pau Arnal, Founding Researcher, quien lidera el equipo de investigación y establece su agenda, y trabajarás directamente con él y con el CEO. Dicho claramente: el alcance cambia a medida que llegan los resultados y los clientes. Algunas semanas entrenarás modelos toda la semana; otras, estarás en una llamada explicando por qué debería cambiar una especificación de datos. Gran parte de la infraestructura de investigación que necesitas te corresponde construirla a ti. El intercambio es la propiedad por la que la mayoría de los investigadores esperan una década: una agenda de investigación que es genuinamente tuya para moldear, y resultados que cambian lo que la empresa hace la semana siguiente.

Tus responsabilidades

• Demostrar que los datos funcionan. Realizar el post-entrenamiento de modelos con los conjuntos de datos de Sovrano y medir la mejora. Cuando los datos no están dando su máximo potencial, descubre por qué y dilo claramente, porque esa llamada decide en qué trabajarán los expertos a continuación.
• Los benchmarks. Diseñar y ejecutar evaluaciones de LLMs de vanguardia en dominios expertos. Tú decides cómo debe ser una prueba justa y la defiendes.
• Entrenamiento de los modelos. Elegir el método que cada pregunta necesite y ejecutarlo de principio a fin.
• La próxima especificación de dataset. Tus resultados se convierten en especificaciones de datasets. Trabajarás con el equipo de datos para que tus comentarios influyan en cómo se crean los datos, y verificarás la calidad de lo que se entrega.
• La visión de Sovrano sobre el sector. Tu perspectiva sobre hacia dónde se dirigen el post-entrenamiento y la evaluación define lo que Sovrano lanza al mercado y lo que comunica a los laboratorios.
• Explicar la evidencia. Cuando un laboratorio pregunte qué aportan los datos, tus resultados serán la respuesta, explicada a un investigador, a un responsable de operaciones y a un cliente.
• Publicación. Artículos en los principales foros, benchmarks públicos, entradas de blog. Tu nombre figurará en el trabajo y el trabajo se hará público.