AI Engineer – Fine-Tuning de LLMs Valencia (Modelo híbrido) Buscamos un/a

AI Engineer con experiencia en el entrenamiento, ajuste fino y despliegue de

Large Language Models (LLMs)

para incorporarse a un proyecto internacional de alto impacto. La principal responsabilidad será liderar el fine-tuning de modelos open source (como Llama 3.x 8B) sobre Azure , cubriendo de principio a fin todo el ciclo: preparación de datos, entrenamiento, evaluación, despliegue y MLOps. Responsabilidades Ejecutar procesos de

Supervised Fine-Tuning (SFT)

utilizando

Azure AI Foundry y

Azure Machine Learning . Desarrollar pipelines de entrenamiento con

TRL SFTTrainer, PEFT (LoRA/QLoRA), bitsandbytes y el ecosistema

Hugging Face . Preparar y validar datasets de entrenamiento en formato JSONL/chat, realizando tareas de curación, deduplicación y separación segura de datos. Escalar entrenamientos mediante

DeepSpeed , entornos multi-GPU y entrenamiento distribuido. Diseñar e implementar procesos de

Reinforcement Fine-Tuning (RFT)

en Azure AI Foundry. Definir funciones de recompensa (reward functions) y graders personalizados para optimizar el rendimiento de los modelos. Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo y preferencia, como

RFT, PPO, GRPO y DPO . Analizar métricas, curvas de entrenamiento y resultados de evaluación para seleccionar los mejores modelos. Diseñar frameworks de evaluación utilizando conjuntos de prueba, métricas específicas y enfoques

LLM-as-a-Judge .



Desplegar modelos ajustados en entornos Azure Serverless y Managed Endpoints. Gestionar procesos de

MLOps , incluyendo versionado de modelos y datasets, experiment tracking, CI/CD, optimización de costes y gestión de recursos GPU. Requisitos Titulación universitaria en Informática, Ingeniería, Inteligencia Artificial o disciplina similar, o experiencia equivalente. Más de 5 años de experiencia en desarrollo de software. Al menos 2 años de experiencia práctica en fine-tuning de LLMs . Dominio de

Python y

PyTorch . Experiencia con

Hugging Face (Transformers, PEFT, TRL, Datasets y Accelerate) . Experiencia en

LoRA, QLoRA y técnicas de parameter-efficient fine-tuning. Experiencia en entornos productivos con

Azure Machine Learning y

Azure AI Foundry . Conocimientos de

RFT, PPO, GRPO, DPO y diseño de sistemas de recompensa. Experiencia en ingeniería y preparación de datos para entrenamiento de modelos. Conocimientos sólidos de evaluación de modelos de IA y métricas de rendimiento. Experiencia con

Linux, Git, contenedores y entornos GPU en la nube. Experiencia con

DeepSpeed y entrenamiento distribuido. Conocimientos de tecnologías de inferencia como vLLM, llama.cpp, GGUF u Ollama . Valorable experiencia con

Azure OpenAI ,

RAG ,

GraphRAG , generación de datos sintéticos,

Terraform/Bicep , DevSecOps y prácticas de IA Responsable. Nivel alto de inglés.

📌 AI Engineer – Fine-Tuning de LLMs (Madrid)
🏢 Norconsulting Recruitment
📍 Madrid