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Especialista en IA Generativa / LLM Engineer
Citi Value in Real Time —México
- Tiempo completo
- Home Office (Desde casa)
- Azure
- DevOps
- Java
Postulación rápida
6d
Sr. Product Manager, AI Workforce
Global Finance Teams —México
- Tiempo completo
- Home Office (Desde casa)
- Administración de personal
- SQL
- Licenciatura
Postulación rápida
4d

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Especialista en IA Generativa / LLM Engineer

Citi Value in Real Time -
México

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Información del empleo

Tiempo completo
Hace 6 días

Cualificaciones

Modelos de inteligencia artificial
Azure
Derecho
DevOps
C#
R
Java
Pandas
JavaScript
NLP
Python

Descripción completa del empleo

DESCRIPCIóN

Simplificamos la vida de las personas con tecnología y queremos que tu seas parte de ese reto constante. Analizamos, diseñamos, desarrollamos, implementamos y operamos tecnología con el mejor talento humano. Nosotros hacemos transformación de negocios.

REQUISITOS

Objetivo del rol

Crear, habilitar y desplegar modelos de IA generativa: Análisis de requerimientos, selección de algoritmos, preprocesamiento de datos, diseño de arquitectura, entrenamiento, despliegue y evaluación de modelos generativos.

Tecnologías obligatorias

LLMs & APIs OpenAI API (GPT-4, DALL·E, Codex, Whisper) | Azure OpenAI Service | LLaMA (open source, fine-tuning)
Frameworks LangChain | LlamaIndex | Hugging Face Transformers
RAG Vector databases (Pinecone, Weaviate, Chroma) | RAG pipelines | Embeddings
Cognitive Azure Azure Cognitive Services | Computer Vision | NLP / Análisis de sentimiento | Form Recognizer
Avatares IA Python + técnicas de síntesis visual | Lip-sync / Control de avatares | Despliegue en Azure
Lenguajes Python avanzado (R, sklearn, pandas) | APIs RESTful | JAVA / C# (deseable)
Nube Microsoft Azure (infraestructura de modelos) | Azure DevOps / GitHub Actions (CI/CD)

Certificaciones

Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate (AI-102 AI-103) (INDISPENSABLE)
Deep Learning Specialization (Coursera / deeplearning.ai)
Certificación en Hugging Face o LangChain

Experiencia requerida

Entrenamiento y fine-tuning de LLMs en producción
Implementación de pipelines RAG sobre documentos empresariales
Evaluación de modelos generativos (precisión, coherencia, diversidad)
Despliegue de modelos open source (LLaMA) en infraestructura cloud
Integración de Whisper para transcripción y voz

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