Estamos en la búsqueda de un ingeniero de software especializado en la preparación y gestión de datos para entrenar modelos de IA. Te enfocarás en la recopilación, anotación y limpieza de datos de entrenamiento y en la optimización de modelos de recompensas, así como en el ajuste supervisado de estos.

Habilidades:

• Conocimientos avanzados en aprendizaje automático y sus aplicaciones prácticas.
• Experiencia en el ajuste de grandes modelos de lenguaje, incluyendo modelos multimodales, y en el desarrollo de evaluaciones.
• Habilidad para analizar y depurar en extensos repositorios de código.
• Adaptabilidad y proactividad en un entorno técnico dinámico y desafiante.
• Capacidad para idear soluciones innovadoras a problemas prácticos y limitaciones reales.

Responsabilidades:

1. Obtención y etiquetado de datos para modelos de IA, asegurando la calidad necesaria para el modelado de recompensas y el ajuste supervisado.
2. Preparar y optimizar los datos para su uso en los modelos, garantizando una alta calidad de entrada.
3. Colaborar en el entrenamiento y ajuste de modelos, asegurando su desempeño en precisión y eficiencia.
4. Cooperar con ingenieros de IA, científicos de datos y otros especialistas para garantizar flujos de trabajo de datos eficientes.
5. Apoyar en la iteración de los modelos mediante el monitoreo de su rendimiento y análisis de feedback.

Requisitos:

• Mínimo 3 años en un rol de ingeniería de software centrado en IA o ML.
• Experiencia en la recopilación, anotación y preparación de datos para modelos de aprendizaje automático.
• Dominio de Python y experiencia con frameworks de IA como TensorFlow o PyTorch.
• Familiaridad con el entrenamiento de modelos de IA, modelado de recompensas y técnicas de ajuste fino.
• Enfoque meticuloso en la calidad y en el manejo preciso de grandes volúmenes de datos.

Extras deseados:

• Experiencia con modelos de recompensa en sistemas de IA.
• Familiaridad con herramientas de etiquetado de datos y métodos de ajuste fino supervisado.
• Conocimiento de plataformas en la nube aplicadas a cargas de trabajo en IA y ML.