En la Unidad de Data Science & Big Data Analytics, estamos buscando un Data Scientist & Machine Learning (ML) Engineer con motivación y experiencia en ML aplicado para unirse a nuestro equipo. Participarás en el desarrollo de proyectos variados utilizando diferentes técnicas, desde algoritmos de ML clásicos y optimización matemática, hasta fine-tuning de grandes modelos, aplicación de Large Language Models y creación de sistemas RAG, entre otros. Trabajarás en proyectos de diversos ámbitos: legal, medios digitales y servicios de streaming, impacto social, preservación cultural y digitalización, etc.
DATA SCIENTIST & MACHINE LEARNING ENGINEER FUNCIONES: Diseñar y aplicar soluciones basadas en algoritmos matemáticos y de ML clásico: modelos supervisados y no supervisados, modelos de regresión, clasificación, clustering, reducción de dimensionalidad, optimización, sistemas de recomendación, series temporales, aprendizaje semi-supervisado, etc. Diseñar y aplicar soluciones basadas en técnicas de Deep Learning: Large Language Models, modelos basados en Transformers, modelos de la familia BERT, Sentiment Analysis, closed domain Question Answering, chatbots, sistemas RAG, Fine Tuning y Parameter Efficient Fine Tuning, IA Generativa, etc. Investigar técnicas y métodos innovadores en el ámbito de la inteligencia artificial que conformen el estado del arte, para mantenerse actualizado con las nuevas tendencias. Aplicación práctica y experimentación de las técnicas que conforman el estado del arte en los proyectos y retos a desarrollar. Desarrollar documentación básica relacionada con las tareas en las que se participa. Participar en la redacción de artículos y presentaciones para compartir los resultados de la investigación y el desarrollo con la comunidad académica y la industria. Esta posición puede estar ubicada en cualquiera de las sedes de Eurecat. La persona incorporada ha de tener disponibilidad para realizar desplazamientos frecuentes a la sede de Eurecat Barcelona.
EXPERIENCIA Y CONOCIMIENTOS: Requisitos imprescindibles:
Base teórica y aplicada de Machine Learning y Deep Learning. Experiencia en: proyectos de Machine Learning y entrenamiento de modelos. programación con Python y conocimiento de bibliotecas básicas como Numpy y Pandas, y bibliotecas de aprendizaje automático como Scikit-Learn y SciPy. análisis de datos, limpieza, preparación y procesamiento. Conocimiento de control de versiones (git). Interés en la investigación, en el estado del arte y las nuevas tendencias, y en la lectura y comprensión de artículos académicos en el ámbito del Machine Learning. Requisitos valorables:
Conocimiento de: técnicas y bibliotecas de procesamiento de texto como SpaCy, NLTK o LangChain. frameworks de Deep Learning: PyTorch, TensorFlow, o Keras. arquitecturas de redes neuronales: Transformers, LSTMs, CNNs... plataformas de aprendizaje automático como HuggingFace. herramientas de despliegue (Docker/API). Análisis y predicción de series temporales. Seguimiento de buenas prácticas de desarrollo de software. Familiaridad con sistemas Unix. Idiomas: Inglés / Catalán / Castellano: Posibilidad de participar en desarrollo de proyectos y reuniones con buen nivel de comprensión e interlocución.
Disponibilidad e interés en aprender o mejorar los idiomas necesarios. El centro ofrece formación gratuita en todos los casos.
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