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 8 B) 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 (Lo RA/QLo RA), 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 Deep Speed, 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 Py Torch. Experiencia con Hugging Face (Transformers, PEFT, TRL, Datasets y Accelerate). Experiencia en Lo RA, QLo RA 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 Deep Speed y entrenamiento distribuido. Conocimientos de tecnologías de inferencia como v LLM, llama.Cpp, GGUF u Ollama. Valorable experiencia con Azure Open AI, RAG, Graph RAG, generación de datos sintéticos, Terraform/Bicep, Dev Sec Ops y prácticas de IA Responsable. Nivel alto de inglés. #J-18808-Ljbffr

📌 Ai Engineer – Fine-Tuning De Llms (España)
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