Capgemini

Global consulting, technology services, outsourcing

AI and BI Intern

AI Application EngineeringUpdated on Nov 14

InternshipValencia, SpainNo salary listedIn-person

About the Job

Requirements

Be currently pursuing a Master's degree in Artificial Intelligence.
Have a high level of English proficiency (C1).

Responsibilities

Understand and experiment with current generative artificial intelligence capabilities for text, image, audio, or code tasks.
Participate in critical evaluation of the ethical and business impact of solutions based on generative artificial intelligence.
Learn good practices for responsibly, securely, and efficiently integrating generative models into real products.
Evaluate and use foundation models such as GPT, Claude, Gemini, LLaMA, and Mistral for specific tasks, including text generation, summarization, classification, information extraction, and image or code generation.
Adapt generative models to specific use cases using fine-tuning, prompt engineering, or in-context learning techniques.
Compare the capabilities and performance of different open and proprietary models using tools such as Hugging Face, OpenAI, and Google Vertex AI.
Design generation and inference pipelines using generative artificial intelligence, such as bots, intelligent assistants, and document generators.
Build generative AI applications using orchestration tools such as LangChain, LlamaIndex, and Semantic Kernel.
Develop retrieval-augmented generation solutions integrated with external sources such as databases, APIs, and documents.
Integrate generative AI APIs, including OpenAI, Cohere, and Anthropic, into backend workflows using Python or frontend interfaces such as Streamlit, Gradio, and web applications.
Design and run generation-quality tests, including prompt testing, hallucination-rate testing, and factual-consistency testing.
Review ethical aspects of generative models, including bias, hallucinations, data privacy, and responsible governance.
Document experiments, results, and lessons clearly for the team.
Participate in developing business intelligence solutions involving online, batch, and/or analytics layers.
Collaborate with a multidisciplinary team using methods and tools for business intelligence projects.
Apply knowledge of algorithms and techniques related to machine learning to relevant use cases.

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.

About the Company

Capgemini

Global consulting, technology services, outsourcing

Capgemini provides consulting, technology services, and outsourcing to help organizations transform digitally. Its offerings include strategy and transformation consulting, system integration, application development, IT infrastructure management, and managed IT operations. It differentiates itself with a global presence in over 50 countries and a focus on applying AI, cloud, and cybersecurity to real business problems. Its goal is to help clients navigate digital transformation and improve efficiency and innovation through tailored, contract-based or managed services.

Company size: 10,001+
Company stage: IPO
Headquarters: Paris, France
Founded: 1967

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