Somos Plexus Tech.
Una compañía tecnológica especializada en servicios y productos IT, fundada en el talento y las capacidades de nuestra gente, más de 2.000 profesionales desarrollando tecnología con alma.
¡Ampliamos nuestro equipo!
Buscamos talento. ¿Te animas a seguir formándote en tecnologías punteras y vanguardistas en el Mercado?
Entonces, debes unirte a la familia Plexus.
Si te gusta progresar y acometer nuevos retos, esta es tu oportunidad. En Plexus nos encontramos en búsqueda de Ing. IA Generativa para el desarrollo de sistemas de IA generativa, desde modelos de forma directa y mediante APIs, como sistemas de monitorización y securización, así como conocimiento end-to-end para la vectorización de datos, almacenamiento y conocimiento en detalle del uso y gestión de BBDD vectoriales, principalmente para sistemas RAG.
Responsabilidades:
1. Desarrollo de software con los más altos niveles y estándares de buenas prácticas.
2. Colaboración con equipos de todos los tamaños, equipos de otros ingenieros de IA y en general multidisciplinares.
3. Investigación y estudio del estado del arte en IA generativa en general y a medida de los proyectos a realizar para realizar evoluciones o nuevos proyectos.
4. Comunicación vertical y horizontal de todos los hitos y stoppers que vayan surgiendo.
Requisitos:
1. Licenciatura o grado en ingeniería informática, de sistemas, industrial u otras ingenierías relacionadas con IT o aquellas como matemáticas, estadística, ciencias físicas o similares.
2. Más de 5 años de experiencia desarrollando software con Python, FastAPI y/o Flask y más de 3 años en desarrollo de modelos de Machine Learning y Deep Learning, especialmente en NLP y más en concreto con experiencia con embeddings.
3. Mínimo de 1/1.5 años de experiencia desarrollando sistemas de IA generativa (chatbot RAGs, etc.) y uso extensivo con frameworks como Pytorch (idealmente) o TensorFlow.
4. Conocimientos avanzados en el uso de herramientas y procesos CI/CD (Git, Jenkins, Gitlab CI/CD, Github Actions, etc.) y uso de sistemas QA en el día a día (SonarQube o similar) y en ciclos de desarrollo relacionado con SW de IA con componentes y ciclos de MLOps.
5. Haber desarrollado y/o usado sistemas RAG y algoritmos BM25 o similares, incluyendo la capacidad de optimizar y adaptar estos algoritmos para mejorar la relevancia y precisión en la recuperación de información.
6. Haber trabajado y realizado fine-tuning y/o transfer learning con modelos LLMs.
7. Conocimientos altos de estadística y probabilidad.
8. Fuerte conocimiento de arquitecturas de microservicios y experiencia con proyectos y puestas en producción de aplicaciones con Python y especialmente en Microservicios (Docker, k8s).
9. Conocimiento de muchas de las siguientes tecnologías: Docker, Python, Pytorch/TensorFlow, FastAPI o experiencia con otros frameworks similares como Django o Flask y sistemas en tiempo streaming o tiempo real como Kafka, MQTT o gRPC para poder servir estos modelos a diferentes sistemas de consulta e información.
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