Artificial Intelligence & Data Engineer

Descripción de la práctica

• Formarse en técnicas de IA, especialmente IA Generativa.
• Desarrollo de modelos generativos.
• Configuración y aprendizaje de modelos AI.
• Creación de contenido generativo.
• Evaluación y mejora de modelos.
• Integración en aplicaciones.
• Desarrollo de aplicaciones prácticas.
• Experimentación con diferentes modelos.
• Colaboración interdisciplinaria.
• Demostración de resultados.
• Herramientas: Python, VS Code, LLMs (Large Language Models) y sistemas tipo RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Bases de datos vectoriales (Ej. Pinecone o Qdrant)
• Modelos y APIs de OpenAI (principalmente ada-002, gpt-3.5-turbo, gpt-4)
• Servicios AWS, principalmente AWS Lambda y AWS S3
• Teams, Office

Contacto

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