Burgos
ppITCL Centro Tecnológico. Ubicación del empleo Burgos, Castilla y León, España (Presencial). /p pITCL Centro Tecnológico, necesita incorporar para su unidad de Agentes e IA generativa, un bLLM Engineer /b con experiencia previa en la creación de Agentes y uso de LLM. El candidato ideal tendrá un sólido dominio en proyectos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y modelos de Deep Learning basados en arquitecturas tipo Transformers. Se valorará especialmente la capacidad de aprendizaje de nuevas tecnologías, así como la habilidad para comunicar ideas, procesos y resultados a distintos niveles de la organización. /p h32. Funciones: /h3 ul liDiseñar, entrenar y ajustar modelos LLM, incluyendo la optimización del rendimiento mediante técnicas de fine-tuning. /li liDesarrollar, integrar y evaluar algoritmos de NLP, incorporando librerías y frameworks específicos (Langchain, Langgraph) en flujos de trabajo de procesamiento de texto. /li liDefinir y emplear métricas de evaluación y benchmarks para garantizar la calidad, robustez y eficiencia de los LLMs. /li liImplementar estrategias de Prompt Engineering, RAG (Retrieval-Augmented Generation) y POA (Programación Orientada a Agentes) para mejorar la usabilidad y eficacia de los modelos. /li liInvestigar y adoptar nuevas tecnologías, frameworks y paradigmas de computación en entornos dinámicos y de rápida evolución. /li liColaborar con equipos multidisciplinares (científicos de datos, ingenieros de software, analistas) y con stakeholders no técnicos, comunicando de forma clara y efectiva los resultados y el impacto de las soluciones. /li liMantener y documentar el código de forma estructurada, legible y escalable, asegurando las buenas prácticas de desarrollo. /li liAdaptar y refinar continuamente las soluciones a los requerimientos del cliente y del proyecto, proponiendo innovaciones técnicas y metodológicas. /li liFormación valorable: Máster en Big Data, Machine Learning o Computer Science. PhD en disciplina científica. /li /ul h34. Requisitos técnicos básicos: /h3 ul liLibrerías: numpy, pandas, scipy, plotly. /li liConocimientos sólidos en IA, Machine Learning y Deep Learning. /li liExperiencia en tratamiento de texto y algoritmos de NLP, así como en el uso de librerías especializadas (Langchain, Langgraph). /li liConocimiento de métricas de evaluación de LLMs y su aplicación en benchmarks estándar. /li liManejo de técnicas de Prompt Engineering, RAG y POA. /li liExperiencia con LLMs en entornos como OpenAI, LLaMA, Claude, HuggingFace. /li liCapacidad de aprender nuevos frameworks de desarrollo, librerías y paradigmas de computación. /li liCapacidad de innovar y proponer soluciones eficaces a problemas complejos. /li liCapacidad de investigar, analizar y comunicar resultados de forma clara y concisa. /li liCapacidad de trabajar de forma autónoma y en equipo. /li liCapacidad de entendimiento de los requerimientos del cliente y del proyecto. /li liCapacidad de desarrollo de código bien estructurado y documentado. /li liCapacidad de comunicación, tanto en entornos técnicos como no técnicos. /li /ul h36. Condiciones: /h3 ul liPosición a cubrir: LLM Engineer /li liGrupo de investigación: Inteligencia Artificial y Electrónica Aplicada. /li liLugar de trabajo: Sede central de Burgos. /li liSalario acorde a la experiencia y según convenio colectivo. /li liFormar parte de la unidad de Agentes IA, unidad integrada en un equipo multidisciplinar de I+D altamente cualificado con más de 90 profesionales (Doctores, Titulados superiores y Medios, FP), en un entorno de trabajo creativo, que desarrolla aproximadamente 100 proyectos/año con empresas industriales a nivel nacional principalmente para los sectores de Industria, Renovables, Defensa y Transporte, con una clara vocación a soluciones de investigación con aplicación directa a mercado. /li liBuen ambiente de trabajo, innovación y experiencia. Flexibilidad laboral. /li liPlan individual de desarrollo profesional, plan de carrera profesional (desarrollo de competencias técnicas y de gestión, evaluación anual por competencias, plan de formación anual) en un entorno de trabajo tecnológicamente avanzado. /li liPlan de beneficios sociales por pertenecer a la organización. /li liAbsoluta discreción en el proceso de selección. /li liAyudas económicas y facilidades para seguir formándose (doctorado, máster, formación avanzada, estancias en CCTT o Universidades de excelencia-referencia en tecnologías preferentemente nacionales con los que ITCL tiene proyectos conjuntos). /li liAyuda económica a la reubicación por cambio de residencia. /li /ul /p #J-18808-Ljbffr
