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
