Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo.Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo.
¿Quieres unirte al equipo de I&D; y participar en la gestión de procesos clave relacionados con datos, analítica, business intelligence, inteligencia artificial y transformación digital basada en datos?
Objetivos
Comprender y experimentar con las posibilidades actuales de la Inteligencia Artificial Generativa en tareas de texto, imagen, audio o código.
Participar en la evaluación crítica del impacto ético y de negocio de las soluciones basadas en GenAI.
Aprender buenas prácticas para la integración responsable, segura y eficiente de modelos generativos en productos reales.
Modelado y Aplicaciones de GenAI
Evaluación y uso de modelos fundacionales (como GPT, Claude, Gemini, LLaMA o Mistral) para tareas específicas (generación de texto, resúmenes, clasificación, extracción de información, generación de imágenes o código).
Fine-tuning, prompt engineering o uso de técnicas de in-context learning para adaptar modelos generativos a casos de uso específicos.
Comparativa de capacidades y rendimiento entre diferentes modelos abiertos y propietarios (HuggingFace, OpenAI, Google Vertex AI, etc).
Desarrollo e Integración de Soluciones
Diseño de pipelines de generación e inferencia usando GenAI (por ejemplo, bots, asistentes inteligentes, generadores de documentos, etc).
Uso de herramientas como LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel u otros orquestadores para construir aplicaciones GenAI.
Desarrollo de soluciones basadas en retrieval-augmented generation (RAG) con integración de fuentes externas (bases de datos, APIs, documentos).
Integración de APIs GenAI (OpenAI, Cohere, Anthropic, etc.) en flujos backend (Python)



o frontales (por ejemplo, interfaces en Streamlit, Gradio o apps web).
Evaluación, Seguridad y Gobernanza
Diseño y ejecución de tests de calidad de generación (prompt testing, hallucination rate, factual consistency).
Revisión de aspectos éticos: sesgos, alucinaciones, privacidad de datos y gobernanza responsable de modelos generativos.
Documentación de experimentos, resultados y aprendizajes de forma clara para el equipo.
Tu perfil
Estudiar un Máster en IA, Ciencia de Datos, Analítica Avanzada o similar.
Nivel alto de inglés (C1).
Residir en Madrid, Valencia o Murcia.
Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, nos encantará conocerte.
¿Qué ofrecemos?
Recorridos formativos específicos a medida en CIENCIA DE DATOS, AWS, GCP, AZURE, IBM, PYTHON, PYSPARK y SAS.
Conocer el funcionamiento de un entono de trabajo real en el que se aborda la solución de proyectos relacionados con la Inteligencia de Negocio.
Tener la visión global de cuáles son los términos y conceptos habituales que se utilizan en el contexto de la Inteligencia de Negocio.
Participar en el desarrollo de soluciones en cualquiera de los componentes (online, batch y/o capa analítica). Colaborar en un equipo de trabajo multidisciplinar, con métodos y herramientas enfocados a este tipo de proyectos. Contribuir con el conocimiento específico de cada alumno, en la aplicación de algoritmos y técnicas relacionadas a casos de uso relacionados con el Machine Learning.
¿Por qué Capgemini?
Nuestro Plan de Igualdad y Código Ético garantizan procesos inclusivos y libres de discriminación, potenciando el talento, en un contexto multicultural y accesible para personas con discapacidad (valoramos positivamente disponer de certificado de discapacidad).
Somos un grupo responsable y diverso, con 340.000 profesionales en más de 50 países. Con más de 55 años de trayectoria, nuestros clientes confían en Capgemini para aprovechar el valor de la tecnología y cubrir todas sus necesidades de negocio.
MAKE IT REAL. ¡Únete al equipo!

📌 Prácticas Business Intelligence e Inteligencia Artificial (Alcobendas)
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📍 Alcobendas