Prácticas en IA y BI (Comunidad Valenciana)

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15 oct
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Capgemini
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Comunidad Valenciana

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Comunidad Valenciana

Perfil que buscamos Buscamos personas cursando el Máster en IA, con un alto nivel de inglés (C1), motivadas por desarrollarse en un ambiente tecnológico y dinámico. Objetivos Generales * 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. Funciones y Tareas/Actividades a Desarrollar 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 ge

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