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Título

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Investigador en Aprendizaje Profundo

Descripción

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Estamos buscando un Investigador en Aprendizaje Profundo altamente capacitado y apasionado por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En este rol, serás responsable de diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje profundo para resolver problemas complejos en diversas industrias. Trabajarás en estrecha colaboración con científicos de datos, ingenieros de software y otros expertos en inteligencia artificial para mejorar la precisión y eficiencia de los modelos existentes, así como para desarrollar nuevas arquitecturas innovadoras. Tus responsabilidades incluirán la investigación de nuevas técnicas y algoritmos en el campo del aprendizaje profundo, la experimentación con diferentes arquitecturas de redes neuronales y la optimización de modelos para mejorar su rendimiento. Además, deberás analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y tendencias, y aplicar estos conocimientos para mejorar la toma de decisiones basada en datos. El candidato ideal debe tener una sólida formación en matemáticas, estadística y programación, así como experiencia en el uso de bibliotecas y frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow, PyTorch y Keras. También es fundamental contar con habilidades analíticas y de resolución de problemas, así como la capacidad de trabajar en un entorno colaborativo y dinámico. Si te apasiona la inteligencia artificial y deseas contribuir al avance del aprendizaje profundo, esta es una excelente oportunidad para unirte a un equipo innovador y en constante crecimiento.

Responsabilidades

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  • Desarrollar y optimizar modelos de aprendizaje profundo.
  • Investigar nuevas arquitecturas y algoritmos en el campo del aprendizaje profundo.
  • Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar modelos en aplicaciones reales.
  • Analizar grandes volúmenes de datos para extraer información valiosa.
  • Publicar investigaciones y contribuir al avance del conocimiento en el área.
  • Implementar técnicas de optimización para mejorar la eficiencia de los modelos.
  • Evaluar el rendimiento de los modelos y realizar ajustes según sea necesario.
  • Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y avances en inteligencia artificial.

Requisitos

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  • Título en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Ingeniería o campo relacionado.
  • Experiencia en aprendizaje profundo y redes neuronales.
  • Conocimiento de frameworks como TensorFlow, PyTorch o Keras.
  • Habilidades en programación con Python y bibliotecas de ciencia de datos.
  • Experiencia en el manejo y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
  • Capacidad para resolver problemas complejos de manera analítica.
  • Experiencia en la publicación de investigaciones científicas es una ventaja.
  • Habilidades de comunicación y trabajo en equipo.

Posibles preguntas de la entrevista

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  • ¿Puedes describir un proyecto en el que hayas trabajado con aprendizaje profundo?
  • ¿Qué técnicas utilizas para optimizar modelos de redes neuronales?
  • ¿Cómo manejas el sobreajuste en modelos de aprendizaje profundo?
  • ¿Tienes experiencia con procesamiento de datos a gran escala?
  • ¿Cómo te mantienes actualizado con los avances en inteligencia artificial?
  • ¿Has publicado investigaciones en el campo del aprendizaje profundo?
  • ¿Puedes explicar un caso en el que hayas mejorado el rendimiento de un modelo?
  • ¿Cómo abordarías un problema sin una solución clara en aprendizaje profundo?