Experteer Overview

Por favor, verifique que tiene el nivel de experiencia y las cualificaciones adecuadas leyendo la descripción completa de esta oportunidad a continuación.

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 colaborativo en Madrid.

Compensaciones / Ventajas

- 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 xugodme 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