Requisitos Técnicos
Machine Learning y Deep Learning
- Experiencia en modelado de datos y aprendizaje supervisado/no supervisado.
- Dominio de TensorFlow, PyTorch o JAX.
- Implementación de redes neuronales CNNs, RNNs, Transformers.
- Optimización de hiperparámetros y ajuste de modelos.
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Desarrollo de modelos NLP con BERT, GPT, LLaMA, etc..
- Uso de Word2Vec, GloVe, spaCy y NLTK.
- Implementación de técnicas de Text Summarization, Named Entity Recognition y Sentiment Analysis.
Manejo de Datos
- Limpieza y transformación de datos con Pandas y NumPy.
- Bases de datos relacionales y NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Firebase).
- Creación de pipelines de datos con Apache Airflow o Prefect.
Producción y Despliegue
- Despliegue de modelos con FastAPI, Flask o Django.
- Uso de Docker, Kubernetes y MLflow.
- Monitorización de modelos en producción con Prometheus y Grafana.
Infraestructura & Herramientas
- Experiencia en AWS SageMaker, GCP Vertex AI o Azure ML.
- Uso de Git y GitHub/GitLab.
- Sistema operativo: Linux y Windows.
Horario & Beneficios
Horario: Lunes a sábado, 8:30 – 18:30 (1 hora de comida). Domingo descanso.
Sueldo: Negociable.
Prestaciones de Ley y beneficios adicionales a negociar.