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1001 – 5000 Empleados
EmpresaFinanzasSaaS
Conga desarrolla software de gestión del ciclo de ingresos para empresas, con herramientas para generar documentos, firmar electrónicamente, gestionar el ciclo de vida de los contratos y configurar precios y cotizaciones. Su plataforma se integra con los sistemas CRM y ERP existentes para ayudar a los equipos de ventas, finanzas, TI y asuntos legales a gestionar contratos y flujos de trabajo de ingresos a lo largo de la relación con el cliente, desde la captación hasta la renovación. Conga presta servicio a más de 10.000 empresas en todo el mundo y opera en los sectores del SaaS, las finanzas y el software empresarial.
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Empleos de la empresa

Científico/a de datos sénior en IA

Investiga y pone en producción capacidades de PLN, aprendizaje automático e IA generativa para la plataforma de operaciones comerciales y ciclo de ingresos de Conga. Desarrolla soluciones inteligentes desde la experimentación hasta la producción.

USEstados UnidosHíbridoTiempo completoSeniorLíderIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datos
AWSAzureBigQueryDockerElasticsearchGoogle Cloud PlatformKubernetesNubePythonPyTorchRaySparkSQLTensorFlow

Descripción

  • Explora técnicas emergentes de PLN, aprendizaje automático, aprendizaje profundo e IA generativa.
  • Investiga cuestiones técnicas complejas, formula hipótesis y compara enfoques mediante experimentos.
  • Evalúa modelos, marcos y métodos, y aplica mejoras a las capacidades del producto y al rendimiento del sistema.
  • Desarrolla soluciones de PLN tradicional, aprendizaje automático estadístico, aprendizaje profundo y basadas en transformadores.
  • Crea canalizaciones de datos, flujos de preprocesamiento de PLN, representaciones de características, embeddings y conjuntos de datos de entrenamiento.
  • Desarrolla estrategias de calidad de datos que respalden modelos fiables.
  • Desarrolla y evalúa soluciones de LLM e IA generativa mediante prompting, generación aumentada por recuperación, embeddings, búsqueda vectorial, ajuste fino, agentes y generación estructurada.
  • Selecciona y optimiza modelos según su precisión, latencia, coste y necesidades empresariales.
  • Define el enfoque para desarrollar, fundamentar y gobernar las capacidades de IA generativa de Conga.
  • Crea experimentos, pruebas de referencia, conjuntos de datos de evaluación y métodos estadísticos.
  • Lidera el análisis de errores y la medición del rendimiento.
  • Establece estándares de evaluación para el equipo en general.
  • Lleva las soluciones de IA desde la investigación y la creación de prototipos hasta su despliegue en producción, supervisión y optimización.
  • Colabora con equipos de ingeniería para desplegar modelos a escala.
  • Detecta la deriva de los modelos, problemas de calidad y oportunidades para mejorar el rendimiento.
  • Colabora con los equipos de ingeniería, producto y ciencia de datos.
  • Guía y asesora a colegas en PLN, aprendizaje automático, experimentación e IA generativa.

Requisitos

  • Máster en informática, ciencia de datos, lingüística computacional, estadística, matemáticas, ingeniería u otro campo cuantitativo relacionado.
  • Al menos 10 años de experiencia profesional en ciencia de datos, aprendizaje automático, PLN o IA, incluida una amplia experiencia práctica en el desarrollo y despliegue de soluciones de PLN o IA generativa.
  • Trayectoria demostrada llevando soluciones de aprendizaje automático, PLN o IA generativa desde la experimentación hasta su despliegue en producción y optimización continua.
  • Capacidad para convertir investigaciones abiertas en resultados prácticos y medibles.
  • Sólidas habilidades de comunicación y experiencia contribuyendo como profesional sénior individual en equipos técnicos.
  • Dominio experto de Python y amplia experiencia con Hugging Face Transformers, spaCy, NLTK, Sentence Transformers, PyTorch y TensorFlow.
  • Dominio de los métodos de PLN tradicional.
  • Sólida comprensión de arquitecturas de aprendizaje profundo y modelos de lenguaje basados en transformadores.
  • Experiencia práctica con LLM y modelos fundacionales, incluidos ingeniería de prompts, generación aumentada por recuperación, búsqueda vectorial, reranking, ajuste fino, LoRA/QLoRA, generación estructurada y evaluación de LLM.
  • Sólido dominio del diseño experimental, las pruebas estadísticas, la validación cruzada, la optimización de hiperparámetros y el análisis de errores.
  • Experiencia con métricas de evaluación de PLN e IA generativa.
  • Sólidas habilidades de SQL y experiencia gestionando datos estructurados y no estructurados a escala.
  • Experiencia con plataformas de procesamiento distribuido de datos como Spark, Databricks o BigQuery.
  • Experiencia con plataformas en la nube como Databricks, Google Cloud Platform, AWS o Azure, e infraestructura moderna de aprendizaje automático.
  • Experiencia con herramientas de aprendizaje automático como MLflow, Kubeflow, Weights & Biases, Docker, Kubernetes o Ray.
  • Experiencia con bases de datos vectoriales y tecnologías de búsqueda como FAISS, Elasticsearch/OpenSearch, Pinecone, Weaviate o Milvus.
  • Familiaridad con marcos de desarrollo de aplicaciones con LLM como LangChain, LlamaIndex o DSPy.

Beneficios

  • Oportunidades de desarrollo individual y en equipo.
  • Igualdad de oportunidades en el empleo.
  • Adaptaciones razonables para las personas candidatas con discapacidad.
  • Viajes limitados a otras oficinas de Conga cuando se soliciten.

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