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Intern - I&D (IA y BI)
Capgemini —Valencia, Valencia provincia
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Internship - Program Management
Celestica —Valencia, Valencia provincia
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Prácticas: Apoyo al departamento Social Media
Grupo Medina Marketing Digital —Alicante, Alicante provincia
- 250 € al mes
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BACK OFFICE INTERN
SanLucar Fruit —Puçol, Valencia provincia
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Becario Marketing Digital Coordinación
ZINK PROJECT —Valencia, Valencia provincia
- Incorporación inmediata
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Marketing internship publishing and events business
Stage in Spanje —Valencia, Valencia provincia
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Prácticas en Departamento Social Media
Nirmedia —Alicante, Alicante provincia
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PRÁCTICAS
Torrecid —l'Alcora, Castellón provincia
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Programa de Prácticas (Power On Talent)
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Prácticas Marketing Digital | VIU
Grupo Planeta —Valencia, Valencia provincia
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Consultant - Intern
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Prácticas Marketing, Benetússer, Valencia
Belros —Benetússer, Valencia provincia
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Internship - Facilities Technical Student
Celestica —Valencia, Valencia provincia
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Programa de prácticas - Recursos Humanos
Sprinter —Alicante, Alicante provincia
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Becario/a Medioambiente - Valencia
OCA Global —Tavernes Blanques, Valencia provincia
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- Formación continua
Solicitud rápida
9d
Prácticas Recursos Humanos, Benetússer, Valencia.
Belros —Benetússer, Valencia provincia
- Oficina
- Contratos
- Contrato en prácticas
- Oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional
R&D INTERN
SanLucar Fruit —Puçol, Valencia provincia
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Prácticas Desarrollo de Software
Capgemini —Valencia, Valencia provincia
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Beca en el Departamento de Administración
Grandi Navi Veloci - GNV —Valencia, Valencia provincia
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7h
Prácticas BROSETA Curso 2026 (Valencia)
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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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