Portugal
ambi.
Intermedia Intelligent Communications
Científico/a de Datos
RemotoPortugal
Portugal
PythonSQL
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre el Puesto
Científico/a de Datos
Intermedia busca un/a Científico/a de Datos para unirse a nuestro equipo de IA y Ciencia de Datos.
En este puesto, desarrollarás y aplicarás técnicas avanzadas de machine learning, IA generativa y estadísticas para mejorar la inteligencia, la eficacia y la fiabilidad de los agentes digitales de Intermedia. Trabajarás en problemas desafiantes relacionados con modelos de lenguaje grandes, recuperación de información, comportamiento de agentes, experimentación, evaluación y optimización para ayudar a crear agentes digitales que puedan comprender las necesidades del cliente, acceder al conocimiento relevante y completar tareas complejas con éxito.
Trabajarás en estrecha colaboración con ingenieros de IA/ML, ingenieros de software, gerentes de producto y otros científicos de datos para llevar ideas desde la experimentación hasta la producción. Tendrás una responsabilidad significativa sobre las soluciones de ciencia de datos, al tiempo que ayudarás a establecer prácticas sólidas para medir y mejorar continuamente la calidad de nuestras experiencias impulsadas por IA.
Diversidad, Inclusión y Igualdad de Oportunidades
Departamento: Dev & Engineering
Tipo de empleo: Tiempo Completo
Ubicación: Portugal
Contratamos, promocionamos y compensamos a los empleados en función de su capacidad para realizar sus responsabilidades laborales, sin tener en cuenta la raza, el color, el credo, la religión, el sexo, el género, el estado civil, el origen nacional, la ascendencia, la edad, la ciudadanía, la discapacidad física o mental, la orientación sexual o cualquier otra base protegida por la ley aplicable (denominadas colectivamente en nuestro Código de Conducta como "Clases Protegidas"). No toleramos la discriminación laboral en el lugar de trabajo y estamos comprometidos a realizar adaptaciones razonables para las discapacidades identificadas u otras limitaciones según lo exijan todas las leyes aplicables. Somos una empresa que ofrece igualdad de oportunidades y valoramos la diversidad en nuestra compañía. No discriminamos por motivos de raza, religión, color, origen nacional, género, orientación sexual, edad, estado civil, condición de veterano o condición de discapacidad.
Descripción
Sobre Intermedia
¿Buscas una empresa donde TU VOZ sea escuchada? ¿Donde puedas MARCAR LA DIFERENCIA? ¿Te DESENVUELVES bien en un entorno de trabajo DINÁMICO? ¿Te levantas cada mañana EMOCIONADO/A por trabajar con GRANDES PERSONAS y crear ÉXITO JUNTOS? Entonces Intermedia es tu lugar.
Intermedia se ha consolidado como un proveedor líder de tecnología de comunicaciones y colaboración en la nube que permite a las empresas conectarse mejor. Tenemos un sólido historial de crecimiento, rentabilidad y creación de un entorno donde todos importan. Todos. Si bien somos dinámicos y, admitámoslo, un poco intensos, te prometemos que no te aburrirás. En Intermedia encontrarás un lugar donde podrás dar rienda suelta a tu pasión por crear y dar soporte a una gran tecnología en la nube. Es más, siempre buscamos promocionar internamente y ¡tenemos muchos empleados que llevan 10, 15 y 20+ años con nosotros!
La cultura en Intermedia se basa en el trabajo en equipo y la transparencia. ¡Nos hacemos responsables mutuamente y siempre nos cubrimos las espaldas!
Aunque es principalmente remoto, este puesto requiere visitas ocasionales a la oficina en Coimbra o Aveiro. Planeamos abrir una oficina en Oporto en el futuro. Este enfoque brinda a los miembros del equipo la flexibilidad de trabajar de forma remota y, al mismo tiempo, reunirse en la oficina para colaborar y trabajar en equipo.
Qué Harás
Machine Learning e Inteligencia de Agentes
- Desarrollar, evaluar y mejorar soluciones de machine learning e IA generativa que potencian la Plataforma de Agentes Digitales de Intermedia.
- Aplicar modelos de lenguaje grandes (LLMs), procesamiento de lenguaje natural, recuperación de información y otras técnicas avanzadas de IA para mejorar la comprensión y el rendimiento del agente.
- Desarrollar enfoques que mejoren el razonamiento del agente, la selección de herramientas, la recuperación de conocimiento, la gestión del contexto, la personalización y la finalización de tareas.
- Experimentar con estrategias de modelos, prompts, recuperación de información y configuración de agentes para identificar enfoques que ofrezcan los mejores resultados para el cliente y el negocio.
- Evaluar modelos comerciales y de código abierto y recomendar enfoques apropiados basados en calidad, latencia, escalabilidad y coste.
IA Generativa y RAG
- Diseñar, desarrollar y optimizar soluciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que fundamenten a los agentes digitales en información empresarial y del cliente relevante.
- Desarrollar y evaluar embeddings, estrategias de recuperación de información, enfoques de clasificación, búsqueda semántica y otras técnicas de recuperación de conocimiento.
- Construir y refinar pipelines de extremo a extremo que combinen LLMs con sistemas de recuperación de información, fuentes de conocimiento empresarial y flujos de trabajo de agentes.
- Desarrollar enfoques para mejorar la relevancia, precisión y consistencia de las respuestas generadas por IA.
- Identificar y mitigar problemas como alucinaciones, recuperación de información deficiente, respuestas inapropiadas y otros modos de fallo en aplicaciones de IA generativa.
Evaluación y Experimentación
- Desarrollar marcos de evaluación rigurosos para medir la calidad de los agentes digitales, incluyendo precisión, relevancia, finalización de tareas, fiabilidad, seguridad y experiencia del cliente.
- Diseñar experimentos offline y online para comparar modelos, prompts, estrategias de recuperación de información, configuraciones de agentes y otros enfoques de IA.
- Aplicar análisis estadístico, pruebas de hipótesis, segmentación y otros métodos cuantitativos para evaluar el rendimiento de la IA e identificar oportunidades de mejora.
- Definir métricas y benchmarks apropiados que conecten el rendimiento del modelo y del agente con los resultados del cliente y del negocio.
- Analizar el comportamiento en producción y la retroalimentación para identificar patrones, modos de fallo y oportunidades para mejorar continuamente los agentes digitales.
- Garantizar la calidad de los datos y los modelos mediante pruebas exhaustivas, validación y evaluación del rendimiento.
Datos y Desarrollo de Soluciones
- Recopilar, preprocesar, analizar y modelar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes.
- Utilizar Python, SQL, Spark y otras tecnologías relevantes para construir soluciones analíticas y de machine learning escalables.
- Desarrollar características, conjuntos de datos y enfoques analíticos que soporten el desarrollo, la experimentación y la evaluación de modelos.
- Colaborar con equipos de datos e ingeniería para construir y mantener pipelines fiables para el entrenamiento, evaluación y uso en producción de modelos.
- Contribuir a pipelines escalables de ML/IA que soporten la experimentación, el despliegue, la monitorización y la mejora continua.
- Asegurar que las soluciones sean reproducibles, mantenibles y diseñadas para operar eficazmente a escala de producción.
Colaboración
- Colaborar con Producto, Ingeniería de IA/ML, Ingeniería de Software y otros miembros del equipo de Ciencia de Datos para traducir problemas de clientes y de negocio en soluciones de IA efectivas.
- Comunicar hallazgos analíticos, rendimiento de modelos, compensaciones y recomendaciones de forma clara a partes interesadas técnicas y no técnicas.
- Participar en revisiones técnicas y de diseño y ayudar a establecer prácticas sólidas para la experimentación, evaluación y desarrollo de modelos de IA.
- Mentorizar y apoyar a científicos de datos con menos experiencia y contribuir al intercambio de conocimientos en todo el equipo.
Qué Aportarás al Puesto
- Grado en Ciencia de Datos, Estadística, Informática, Matemáticas, Machine Learning, Análisis o un campo cuantitativo relacionado; se prefiere Máster.
- 4+ años de experiencia profesional en ciencia de datos, machine learning, IA aplicada o un campo analítico relacionado.
- Sólida experiencia en el desarrollo y aplicación de modelos de machine learning supervisados y no supervisados a problemas del mundo real.
- Experiencia práctica con IA generativa, modelos de lenguaje grandes, PNL o otras tecnologías modernas de IA.
- Sólidas habilidades de programación en Python y experiencia con SQL y tecnologías de procesamiento de datos a gran escala.
- Experiencia con frameworks modernos de machine learning como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn o tecnologías equivalentes.
- Sólida comprensión del análisis estadístico, la experimentación, las pruebas de hipótesis, la evaluación de modelos y la medición del rendimiento.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
- Capacidad demostrada para plantear de forma independiente problemas ambiguos, desarrollar enfoques analíticos, evaluar alternativas y ofrecer soluciones prácticas.
- Experiencia llevando soluciones de machine learning o IA más allá de la experimentación y contribuyendo a su despliegue y operación en entornos de producción.
- Comprensión de la calidad del modelo, la calidad de los datos, el sesgo, la fiabilidad y otras consideraciones asociadas con los sistemas de IA en producción.
- Sólidas habilidades de resolución de problemas y analíticas con la capacidad de conectar resultados técnicos con resultados de clientes y de negocio.
- Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal con la capacidad de explicar conceptos complejos de análisis e IA a audiencias técnicas y no técnicas.
- Capacidad para colaborar eficazmente entre Ciencia de Datos, Ingeniería de IA/ML, Ingeniería de Software, Producto y equipos de negocio.
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfil
