AI Engineer: LLMs, Multi-Agent Systems & Production ML

Enfint; Barcelona; Híbrido; EUR 90.000 - 130.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Hybrid work model

Медицинская страховка

Программы благополучия и оздоровления

Индивидуальный обучающий план

Диверсификационные сетевые сообщества

Descripción de la vacante

Accenture приглашает специалиста по ИИ и ML для разработки и внедрения систем на основе больших языковых моделей, включая настройку и оценку моделей. Требуется опыт в LangChain, LangGraph и AWS AgentCore, знание PEFT и LoRA. Гибридный режим работы, резидентство в Испании приветствуется.

Кандидат будет работать над архитектурами агентов, пайплайнами валидации и интеграциями с графами знаний и механизмами памяти, с возможностью карьерного роста и участия в программах устойчивости и диверсификации.

Formación

• Университетская степень бакалавра и/или магистра в области компьютерной инженерии, математики, физики или смежной области.
• Опыт разработки и оптимизации AI/ML решений на базе LLM; настройка PEFT/LoRA; анализ поведения моделей.
• Опыт программирования на Python, знание англ.”],
• job_responsibilities_description":[

Responsabilidades

• Разработка и внедрение продвинутых AI-систем на основе LLM, включая донастройку и PEFT.
• Построение и оптимизация пайплайнов оценки моделей и валидации.
• Разработка архитектур агентов и интеграция с RAG и графами знаний.
• Проектирование многоагентных систем с планированием, инструментами и памятью.

Conocimientos

Python

English (B2)

AI/LLM

Metric definition

Educación

Bachelor’s or Master’s in Computer Engineering/Math/Physics

Herramientas

LangChain

LangGraph

AWS AgentCore

Knowledge graphs

Descripción del empleo

Accenture приглашает специалиста по ИИ и ML для разработки и внедрения систем на основе больших языковых моделей, включая настройку и оценку моделей. Требуется опыт в LangChain, LangGraph и AWS AgentCore, знание PEFT и LoRA. Гибридный режим работы, резидентство в Испании приветствуется.

Кандидат будет работать над архитектурами агентов, пайплайнами валидации и интеграциями с графами знаний и механизмами памяти, с возможностью карьерного роста и участия в программах устойчивости и диверсификации.