Data Scientist / Ai Models

Fujitsu; Madrid; Híbrido; EUR 70.000 - 110.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Fujitsu en Madrid busca un profesional para evaluar y comparar modelos LLM en producción, optimizar prompting y definir marcos de testing para GenAI. Trabajarás en pipelines de evaluación y dashboards, asegurando observabilidad y gobierno de IA junto a equipos de IAOps/MLOps.

Se requiere experiencia de 2+ años y una formación STEM; se valora AWS Bedrock/SageMaker y comunicon fluida en español e inglés. Modalidad híbrida en Madrid.

Formación

• Más de 2 años en roles similares.
• Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras titulaciones STEM.
• Experiencia sólida con LLMs en entornos productivos.
• GenAI orientado a auditing, evaluating y monitoring.
• Experiencia con AWS: Bedrock, SageMaker, Lambda y CloudWatch.
• Conocimiento en Prompt Engineering.
• Experiencia con marcos de evaluación de LLMs como RAGAS o DeepEval.
• A/B testing y experimentación.
• Conocimiento de observabilidad y monitorización de soluciones IA.
• Gobierno de IA y ciclo de vida de modelos.
• Español e Inglés fluidos.

Responsabilidades

• Evaluar y comparar modelos LLM en producción.
• Optimizar prompting y frameworks de testing para GenAI.
• Definir pipelines de evaluación y dashboards para resultados.
• Colaborar con equipos IAOps/MLOps para observabilidad.
• Generar recomendaciones de selección de modelos y costes.
• Gestión del ciclo de vida y gobierno de modelos IA.
• Colaborar con equipos locales e internacionales desde Madrid.

Conocimientos

LLMs en prod

GenAI auditing

GenAI monitoring

Prompt engineering

A/B testing

Observability

Model governance

Español/ Inglés fluido

AWS Bedrock

SageMaker

Lambda

CloudWatch

RAGAS

DeepEval

Educación

Ingeniería Informática

Telecomunicaciones

Matemáticas

STEM relacionada

Herramientas

AWS Bedrock

SageMaker

CloudWatch

RAGAS

DeepEval

Descripción del empleo

Experteer Overview En este rol, serás responsable de evaluar y comparar modelos LLM en producción, optimizar estrategias de prompting y definir marcos de testing para GenAI. Trabajarás en pipelines de evaluación y dashboards para seguimiento de resultados, asegurando observabilidad y gobierno de IA junto a equipos de IAOps/MLOps. Colaborarás con equipos locales e internacionales para gestionar el ciclo de vida de modelos y mitigar riesgos, buscando eficiencia de costes y mejoras de rendimiento. Esta posición te ofrece impacto práctico en soluciones de IA a escala y un entorno colaborativo en Madrid.

Compensaciones / Beneficios

• Evaluar y comparar modelos LLM (OpenAI, Anthropic) en rendimiento, latencia y costes
• Monitorizar cambios y deprecaciones de modelos IA y evaluar su impacto en entornos productivos
• Optimizar estrategias de prompting según comportamiento y capacidades de cada modelo
• Definir e implementar frameworks de testing para soluciones GenAI
• Ejecutar testing de regresión, testing de prompts y evaluación de outputs
• Diseñar pipelines de evaluación y monitorización de modelos IA
• Desarrollar dashboards y visualizaciones para seguimiento y análisis de resultados
• Colaborar con equipos IAOps/MLOps en observabilidad, logging y gobierno de modelos
• Generar recomendaciones para selección de modelos, optimización de costes y mitigación de riesgos
• Participar en la gestión del ciclo de vida y gobierno de modelos IA en producción
• Trabajar en coordinación con equipos locales e internacionales

Modalidad híbrida Madrid

Responsabilidades

• Experiencia de más de 2 años en posiciones similares
• Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras titulaciones STEM relacionadas
• Experiencia sólida con LLMs en entornos productivos
• Experiencia en GenAI enfocada en auditing, evaluating y monitoring
• Experiencia con AWS: Bedrock, SageMaker, Lambda y CloudWatch
• Conocimiento en Prompt Engineering
• Experiencia con frameworks de evaluación de LLMs como RAGAS, DeepEval o similares
• Experiencia en A/B testing y experimentación
• Conocimiento de observabilidad y monitorización de soluciones IA
• Comprensión del gobierno de IA y ciclo de vida de modelos
• Nivel fluido de español e inglés

Requisitos principales