Alemania
Siemens
AutoScout24
Científico de Datos Senior GenAI (m/f/d)
Alemania
Munich, Bavaria, Germany
Python
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Una carrera impulsada por ti.
Como Científico de Datos Senior GenAI,
te unirás a nuestra organización de Ciencia de Datos e impulsarás el desarrollo de soluciones de IA de próxima generación en toda la empresa. Asumirás la responsabilidad de construir sistemas GenAI agentivos, integrar conocimiento en modelos y establecer marcos sólidos de evaluación y monitorización que garanticen la entrega de productos de IA fiables, escalables y de alto valor.
Únete a AutoScout24 Group y experimenta la vida en el carril rápido. No solo lideramos el mercado; lo creamos. Estamos constantemente innovando, evolucionando y transformando las cosas para nuestros clientes. Somos ambiciosos, decididos y nos esforzamos por hacer nuestro mejor trabajo juntos. Para una carrera que no se detiene, donde puedes poner tus ideas al volante y cambiar la forma en que el mundo se mueve, únete a nuestra comunidad internacional.
Este puesto es permanente y está ubicado en Múnich (Alemania) o Toronto (Canadá).
Para una carrera en la que puedas impulsar nuestro negocio y dar forma a tu futuro, inscríbete ahora.
Tus responsabilidades
- Diseñar y construir sistemas GenAI agentivos utilizando frameworks modernos como LangChain, AutoGen o Atomic Agents, liderando la traducción de necesidades del producto en soluciones de IA escalables y entregando implementaciones listas para producción.
- Impulsar las prácticas de ingeniería de arneses en proyectos de Ciencia de Datos, creando repositorios, flujos de trabajo, estándares y bucles de retroalimentación listos para agentes que permitan a los agentes de ingeniería de software generar, probar, mantener y revisar código de manera fiable en productos de IA, ML y datos.
- Desarrollar y mantener pipelines de integración de conocimiento, incluyendo arquitecturas RAG, ajuste fino de modelos personalizados, búsqueda vectorial y otros métodos de anclaje para garantizar que nuestros sistemas de IA tengan el contexto adecuado para obtener resultados precisos y relevantes.
- Definir estrategias de evaluación, construir conjuntos de datos de verdad fundamental y crear configuraciones automatizadas de pruebas y monitorización para garantizar un rendimiento estable del modelo a largo plazo y detectar de forma proactiva problemas como la deriva o la alucinación.
- Colaborar con los equipos de ingeniería, datos y producto para integrar componentes de IA en plataformas, flujos de trabajo y productos orientados al cliente, diseñando APIs limpias, pipelines robustos y patrones de despliegue escalables.
- Actuar como experto práctico en temas de GenAI e ingeniería de software agentiva, asesorando a compañeros, guiando la arquitectura de soluciones e impulsando las mejores prácticas en codificación, pruebas, diseño de repositorios, documentación, observabilidad e ingeniería de arneses en todo el equipo y más allá.
- Experimentar con nuevas herramientas, modelos y arquitecturas, identificar oportunidades de IA de alto impacto y construir prototipos que puedan escalar a soluciones listas para producción.
Requisitos mínimos
Lo que aportarás
- Un título en informática, ciencia de datos, ingeniería o un campo relacionado.
- Experiencia en el diseño de entornos de ingeniería mantenibles y listos para agentes, incluyendo estructuras de repositorios, estándares de codificación, suites de pruebas automatizadas, flujos de trabajo CI/CD, patrones de documentación y mecanismos de retroalimentación que permitan a los agentes de ingeniería de software generar, modificar, revisar y mantener código de forma segura.
- Sólidas habilidades de codificación en Python y experiencia con prácticas de ingeniería de software robustas.
- Experiencia práctica con pipelines RAG, bases de datos vectoriales, embeddings o flujos de trabajo de ajuste fino.
- Sólida comprensión de los desafíos comunes en el desarrollo de IA (datos de verdad fundamental para evaluación, monitorización, complejidad de integración, deriva del modelo).
- Experiencia en el despliegue de sistemas de IA en un entorno en la nube y trabajo con pilas de ML modernas.
- Familiaridad con MLOps, ingeniería de prompts o diseño de aplicaciones basado en LLM.
- Capacidad para explicar temas complejos de IA en un lenguaje claro y accionable a partes interesadas técnicas y no técnicas.
- Alta motivación, mentalidad de propiedad y un fuerte impulso para construir productos de IA impactantes.
- Fluidez en inglés; el alemán es una ventaja.
- Experiencia con grafos de conocimiento, recuperación basada en grafos, modelado semántico u representación de conocimiento impulsada por ontologías es una ventaja.
Una cultura de crecimiento. Con más de 50 nacionalidades representadas, estamos orgullosos de dar la bienvenida a personas de todos los orígenes a nuestra creciente comunidad, y siempre estamos encontrando nuevas formas de ayudar a las personas a sentirse bienvenidas e incluidas. Aquí, tendrás las herramientas, la formación y el apoyo que necesitas para trabajar de la manera que te convenga, aprender nuevas habilidades y alcanzar tu potencial.
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