Investigador/a prácticas en Inteligencia Artificial

Herramientas disponibles:

• Frameworks de ML/DL: TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, NumPy, Pandas.
• Infraestructura cloud: Kubernetes y herramientas de despliegue escalable.
• Entornos de desarrollo de software y simulación avanzada.

Modalidad de trabajo:

• Horario flexible con opción de trabajo híbrido.
• Acceso a recursos y equipos de última generación para el desarrollo de proyectos de I+D.

Se trabajará sobre herramientas y desarrollos avanzados disponibles en el equipo de I+D:

1. Algoritmos de Machine Learning y Deep Learning:

• Diseño, entrenamiento y optimización de modelos avanzados utilizando frameworks como TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn.
• Aplicación de técnicas de aprendizaje supervisado y meta learning para escenarios específicos.

1. Big Data y escalabilidad:

• Implementación de modelos para gestionar grandes volúmenes de datos, garantizando eficiencia y rendimiento en su procesamiento.

1. Cloud y Edge Computing:

• Desarrollo e integración de arquitecturas cloud basadas en Kubernetes.
• Aplicación de IA en Edge para procesos industriales automatizados.

1. Colaboración multidisciplinar:

• Participación en un entorno de trabajo con expertos en desarrollo de software, visual computing y procesos de automatización.

Entregable final:

Modelos optimizados y listos para despliegue:

• Soluciones de IA escalables y eficientes, listas para integración en casos de uso reales.
• Modelos probados en escenarios simulados y reales para validar su rendimiento.

Documentación técnica completa:

• Proceso de desarrollo de algoritmos y modelos.
• Resultados de pruebas de validación y análisis de desempeño.
• Soluciones implementadas para problemas específicos del proyecto.

Propuestas de mejora y futuras iteraciones:

• Feedback para optimización de modelos y recomendaciones para el desarrollo continuo del proyecto.