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Intern - I&D (IA y BI)
Capgemini —Valencia, Valencia provincia
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(Senior) Full Stack AI Engineer (F/M/X) - Valencia
HUBBLR GmbH —Valencia, Valencia provincia
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Técnico/a de Soporte de Software SaaS
EXPERTICKET —Paterna, Valencia provincia
- De 20.000 € a 22.000 € al año
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QA Engineer
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Investigador/a en modelos computacionales y bioinformática
Itene —Paterna, Valencia provincia
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PROJECT MANAGER - JUNIOR
ALE-HOP —Bellreguard, Valencia provincia
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Consultant - Intern
Infoverity —Valencia, Valencia provincia
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Interpretación bioinformática/Analítica de variantes
NÔRTEHR —Elche, Alicante provincia
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5d
Data Scientist & AI - Senior Level
Moffatt & Nichol —Valencia, Valencia provincia
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Data Engineer
Neurons Lab —Valencia, Valencia provincia
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12d
Staff Engineer, Embedded software
Analog Devices —Valencia, Valencia provincia
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HBX Group —Valencia, Valencia provincia
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Senior Data Scientist
SDG Group —Las Cuevas (Benimamet), Valencia provincia
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Data Engineer
Óscala —Valencia, Valencia provincia
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Ingeniero de Software
Curaleaf International —Alicante, Alicante provincia
- Jornada completa
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- Sin necesidad de experiencia
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Desarrollador BI - Qlik Sense & Qlik Cloud, hibrido
CMV Consultores —Alicante, Alicante provincia
- De 39.000 € a 45.000 € al año
- Trabajo híbrido
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7d
Application Security Engineer
Flywire —Valencia, Valencia provincia
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TÉCNICO DE SISTEMAS
Idrica —Valencia, Valencia provincia
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Prácticas Formativas Consultor/a Junior PEGA
Capgemini —Valencia, Valencia provincia
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AINIA —Paterna, Valencia provincia
- Jornada completa
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Detalles del empleo

Contrato en prácticas

Cualificaciones

Azure
SAS
Inglés
Máster
Desarrollo de aplicaciones
Bases de datos
Kernel
AWS
Machine learning
APIs
Python

Descripción completa del empleo

Perfil que buscamos

Buscamos personas cursando el Máster en IA, con un alto nivel de inglés (C1), motivadas por desarrollarse en un entorno tecnológico y dinámico.

Objetivos Generales:

Comprender y experimentar con las posibilidades actuales de la Inteligencia Artificial Generativa en tareas de texto, imagen, audio o código.
Participar en la evaluación crítica del impacto ético y de negocio de las soluciones basadas en GenAI.
Aprender buenas prácticas para la integración responsable, segura y eficiente de modelos generativos en productos reales.

Funciones y Tareas/Actividades a Desarrollar

Modelado y Aplicaciones de GenAI

Evaluación y uso de modelos fundacionales (como GPT, Claude, Gemini, LLaMA o Mistral) para tareas específicas (generación de texto, resúmenes, clasificación, extracción de información, generación de imágenes o código).
Fine-tuning, prompt engineering o uso de técnicas de in-context learning para adaptar modelos generativos a casos de uso específicos.
Comparativa de capacidades y rendimiento entre diferentes modelos abiertos y propietarios (HuggingFace, OpenAI, Google Vertex AI, etc).

Desarrollo e Integración de Soluciones

Diseño de pipelines de generación e inferencia usando GenAI (por ejemplo, bots, asistentes inteligentes, generadores de documentos, etc).
Uso de herramientas como LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel u otros orquestadores para construir aplicaciones GenAI.
Desarrollo de soluciones basadas en retrieval-augmented generation (RAG) con integración de fuentes externas (bases de datos, APIs, documentos).
Integración de APIs GenAI (OpenAI, Cohere, Anthropic, etc.) en flujos backend (Python) o frontales (por ejemplo, interfaces en Streamlit, Gradio o apps web).

Evaluación, Seguridad y Gobernanza

Diseño y ejecución de tests de calidad de generación (prompt testing, hallucination rate, factual consistency).
Revisión de aspectos éticos: sesgos, alucinaciones, privacidad de datos y gobernanza responsable de modelos generativos.
Documentación de experimentos, resultados y aprendizajes de forma clara para el equipo.

¿Qué ofrecemos?

Recorridos formativos específicos a medida en CIENCIA DE DATOS, AWS, GCP, AZURE, IBM, PYTHON, PYSPARK y SAS.

Para Máster Ciencia de Datos: Conocer el funcionamiento de un entono de trabajo real en el que se aborda la solución de proyectos relacionados con la Inteligencia de Negocio.
Tener la visión global de cuáles son los términos y conceptos habituales que se utilizan en el contexto de la Inteligencia de Negocio.
Participar en el desarrollo de soluciones en cualquiera de los componentes (online, batch y/o capa analítica). Colaborar en un Equipo de Trabajo multidisciplinar, con métodos y herramientas enfocados a este tipo de proyectos. Contribuir con el conocimiento específico de cada alumno, en la aplicación de algoritmos y técnicas relacionadas a casos de uso relacionados con el Machine Learning.

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