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Título

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Ingeniero de Explicabilidad de IA

Descripción

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Estamos buscando un Ingeniero de Explicabilidad de IA altamente capacitado para unirse a nuestro equipo de inteligencia artificial. En este rol, serás responsable de desarrollar y mejorar modelos de IA que sean interpretables y comprensibles para los usuarios finales, reguladores y otras partes interesadas. Trabajarás en estrecha colaboración con científicos de datos, ingenieros de software y expertos en ética de la IA para garantizar que nuestros sistemas sean transparentes y confiables. Tus responsabilidades incluirán la investigación y aplicación de técnicas de explicabilidad en modelos de aprendizaje automático, la implementación de herramientas que permitan visualizar y comprender las decisiones de la IA, y la colaboración con equipos multidisciplinarios para garantizar que nuestras soluciones cumplan con los estándares éticos y regulatorios. Además, deberás comunicar de manera efectiva los resultados y hallazgos a audiencias técnicas y no técnicas. El candidato ideal tendrá una sólida formación en inteligencia artificial, aprendizaje automático y matemáticas, así como experiencia en el desarrollo de modelos explicables. Se valorará el conocimiento en técnicas como SHAP, LIME y redes neuronales interpretables. También es importante contar con habilidades de programación en Python y experiencia con bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn. Si eres una persona apasionada por la inteligencia artificial y la transparencia en los modelos de IA, y deseas contribuir a la creación de sistemas más confiables y éticos, ¡te invitamos a postularte!

Responsabilidades

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  • Desarrollar e implementar técnicas de explicabilidad en modelos de IA.
  • Colaborar con científicos de datos e ingenieros para mejorar la interpretabilidad de los modelos.
  • Investigar y aplicar metodologías avanzadas de explicabilidad como SHAP y LIME.
  • Crear herramientas y visualizaciones para facilitar la comprensión de los modelos de IA.
  • Garantizar el cumplimiento de normativas y estándares éticos en el desarrollo de IA.
  • Comunicar hallazgos y explicaciones de modelos a audiencias técnicas y no técnicas.
  • Optimizar modelos de IA para mejorar su transparencia sin comprometer el rendimiento.
  • Participar en la documentación y divulgación de mejores prácticas en explicabilidad de IA.

Requisitos

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  • Título en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Ingeniería o campo relacionado.
  • Experiencia en aprendizaje automático y técnicas de explicabilidad de IA.
  • Conocimientos en bibliotecas de IA como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn.
  • Habilidades de programación en Python y experiencia con herramientas de visualización de datos.
  • Capacidad para comunicar conceptos técnicos a audiencias no especializadas.
  • Experiencia en el desarrollo de modelos de IA interpretables y transparentes.
  • Conocimiento de regulaciones y estándares éticos en inteligencia artificial.
  • Habilidad para trabajar en equipos multidisciplinarios y resolver problemas complejos.

Posibles preguntas de la entrevista

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  • ¿Puedes explicar una técnica de explicabilidad de IA que hayas utilizado en un proyecto?
  • ¿Cómo equilibrarías la interpretabilidad de un modelo con su precisión?
  • ¿Qué herramientas o bibliotecas has utilizado para mejorar la explicabilidad de modelos de IA?
  • ¿Cómo comunicarías los resultados de un modelo de IA a una audiencia no técnica?
  • ¿Has trabajado con regulaciones o estándares éticos en inteligencia artificial?
  • ¿Cómo abordarías un problema en el que un modelo de IA toma decisiones sesgadas?
  • ¿Qué estrategias utilizarías para mejorar la transparencia de un modelo de aprendizaje profundo?
  • ¿Puedes describir un desafío que enfrentaste al hacer un modelo de IA más explicable y cómo lo resolviste?