Experteer Overview
En este rol, serás responsable de evaluar y comparar modelos LLM en producción, optimizar estrategias de prompting y definir marcos de testing para GenAI. Trabajarás en pipelines de evaluación y dashboards para seguimiento de resultados, asegurando observabilidad y gobierno de IA junto a equipos de IAOps/MLOps. Colaborarás con equipos locales e internacionales para gestionar el ciclo de vida de modelos y mitigar riesgos, buscando eficiencia de costes y mejoras de rendimiento. Esta posición te ofrece impacto práctico en soluciones de IA a escala y un entorno cooperativo en Madrid.

Compensaciones / Beneficios
• Evaluar y comparar modelos LLM (OpenAI, Anthropic) en rendimiento, latencia y costes
• Monitorizar cambios y deprecaciones de modelos IA y evaluar su impacto en entornos productivos
• Optimizar estrategias de prompting según comportamiento y capacidades de cada modelo
• Definir e implementar frameworks de testing para soluciones GenAI
• Ejecutar testing de regresión, testing de prompts y evaluación de outputs
• Diseñar pipelines de evaluación y monitorización de modelos IA
• Desarrollar dashboards y visualizaciones para seguimiento y análisis de resultados




• Colaborar con equipos IAOps/MLOps en observabilidad, logging y gobierno de modelos
• Generar recomendaciones para selección de modelos, optimización de costes y mitigación de riesgos
• Participar en la gestión del ciclo de vida y gobierno de modelos IA en producción
• Trabajar en coordinación con equipos locales e internacionales

Responsabilidades
• Experiencia de más de 2 años en posiciones similares
• Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras titulaciones STEM relacionadas
• Experiencia sólida con LLMs en entornos productivos
• Experiencia en GenAI enfocada en auditing, evaluating y monitoring
• Experiencia con AWS: Bedrock, SageMaker, Lambda y CloudWatch
• Conocimiento en Prompt Engineering
• Experiencia con frameworks de evaluación de LLMs como RAGAS, DeepEval o similares
• Experiencia en A/B testing y experimentación
• Conocimiento de observabilidad y monitorización de soluciones IA
• Comprensión del gobierno de IA y ciclo de vida de modelos
• Nivel fluido de español e inglés
• Modalidad híbrida Madrid

Requisitos principales
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📌 Data Scientist / AI Models (Madrid)
🏢 Fujitsu
📍 Madrid