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Desarrolla datasets de calidad y experimentos para identificar qué datos aportan al entrenamiento de los modelos de lenguaje, generando un impacto en la calidad de las evaluaciones y la mejora iterativa de los modelos.

Desafíos:
Definir qué datos necesita cada modelo y liderar iniciativas de punta a punta, desde su obtención hasta dejarlos listos para el entrenamiento.
Diseñar e implementar pipelines a escala para curar y generar datos, incluidos datos sintéticos mediante modelos open-source y comerciales.
Diseñar y priorizar experimentos de ablación que permitan identificar qué datos mejoran los modelos y medir su impacto en las evaluaciones.
Analizar resultados para explicar qué funcionó y por qué, proponer nuevas iteraciones y guiar al equipo mediante mentoría, revisión de diseños y código, y estándares de calidad y reproducibilidad.





Experiencia y conocimientos:
Aprender con agilidad en base a desafíos, potenciándote con tecnología y GenAI.
Apasionarse por salir de la zona de confort, dar el máximo, superar los propios límites y emprender en un ambiente sano, alegre y divertido.
Dominar Python, SQL e ingeniería de datos de texto para construir y mantener pipelines a escala.
Traer experiencia en NLP o conocimiento de arquitecturas, entrenamiento, fine-tuning y evaluación de modelos de lenguaje, con herramientas como Hugging Face o vLLM.
Poseer interés por comprender los modelos más allá de su uso, profundizar en deep learning y generación de datos, y capacidad para formular hipótesis, definir métricas, analizar resultados, proponer iteraciones, trabajar con autonomía y orientar técnicamente a otras personas.

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