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Título
Text copied to clipboard!Ingeniero de Procesamiento de Lenguaje Natural
Descripción
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Estamos buscando un Ingeniero de Procesamiento de Lenguaje Natural altamente motivado y con experiencia para unirse a nuestro equipo de tecnología. Esta posición es clave para el desarrollo de soluciones inteligentes que permiten a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera efectiva. El candidato ideal tendrá una sólida formación en lingüística computacional, aprendizaje automático y programación, así como una pasión por resolver problemas complejos relacionados con el lenguaje.
Como Ingeniero de PLN, trabajarás en el diseño, implementación y optimización de modelos de lenguaje natural que se integrarán en nuestros productos y servicios. Colaborarás estrechamente con científicos de datos, ingenieros de software y expertos en producto para crear soluciones innovadoras que mejoren la interacción entre humanos y sistemas automatizados. Tus responsabilidades incluirán el procesamiento de grandes volúmenes de datos textuales, la creación de modelos de clasificación, análisis de sentimientos, extracción de entidades, generación de texto y más.
Además, deberás mantenerte actualizado con los últimos avances en el campo del PLN y aplicar nuevas técnicas y herramientas para mejorar continuamente el rendimiento de nuestros sistemas. Se valorará especialmente la experiencia con bibliotecas y frameworks como TensorFlow, PyTorch, spaCy, NLTK, Hugging Face Transformers, así como conocimientos en arquitecturas modernas como BERT, GPT y similares.
Esta es una excelente oportunidad para formar parte de un equipo dinámico y multidisciplinario en una empresa que valora la innovación, el aprendizaje continuo y el impacto real en la vida de las personas. Si te apasiona el lenguaje, la inteligencia artificial y la tecnología, ¡te invitamos a postularte!
Responsabilidades
Text copied to clipboard!- Diseñar e implementar modelos de procesamiento de lenguaje natural.
- Preprocesar y limpiar grandes volúmenes de datos textuales.
- Desarrollar algoritmos de análisis de sentimientos y clasificación de texto.
- Colaborar con equipos de producto y desarrollo para integrar modelos en aplicaciones.
- Evaluar y optimizar el rendimiento de los modelos de PLN.
- Investigar nuevas técnicas y herramientas en el campo del PLN.
- Documentar procesos, modelos y resultados de experimentos.
- Participar en revisiones de código y sesiones de planificación técnica.
- Desarrollar prototipos y pruebas de concepto para nuevas funcionalidades.
- Asegurar la calidad y escalabilidad de las soluciones implementadas.
Requisitos
Text copied to clipboard!- Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Lingüística Computacional o campo relacionado.
- Experiencia demostrable en proyectos de PLN o IA.
- Conocimiento profundo de Python y bibliotecas como spaCy, NLTK, Transformers.
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch.
- Experiencia con modelos de lenguaje como BERT, GPT, RoBERTa, etc.
- Capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos textuales.
- Habilidad para comunicar resultados técnicos a audiencias no técnicas.
- Dominio del inglés técnico escrito y hablado.
- Capacidad para trabajar en equipo y de forma autónoma.
- Deseable experiencia en entornos de desarrollo ágil.
Posibles preguntas de la entrevista
Text copied to clipboard!- ¿Qué experiencia tienes trabajando con modelos de lenguaje como BERT o GPT?
- ¿Has implementado alguna vez un sistema de análisis de sentimientos? ¿Cómo lo hiciste?
- ¿Qué herramientas y bibliotecas utilizas habitualmente para PLN?
- ¿Cómo manejas el preprocesamiento de datos textuales en tus proyectos?
- ¿Has trabajado en la integración de modelos de PLN en productos reales?
- ¿Qué desafíos has enfrentado al trabajar con datos de lenguaje natural?
- ¿Cómo te mantienes actualizado con los avances en PLN?
- ¿Tienes experiencia trabajando con datos en varios idiomas?
- ¿Has utilizado servicios en la nube para entrenar modelos de PLN?
- ¿Qué métricas consideras más importantes para evaluar un modelo de PLN?
