Prácticas de Ingeniería Informática (investigación)

Como ingeniero de investigación en prácticas estarás a la vanguardia del avance de los modelos e infraestructuras de IA multimodal. Tu labor principal consistirá en desarrollar modelos visuales de última generación (SOTA), optimizar los flujos de datos impulsados por IA y transformar conjuntos de datos multimodales a gran escala en inputs de formación de alta calidad.

Buscamos ingenieros apasionados por la IA multimodal, la optimización de modelos a gran escala y la investigación en IA centrada en datos. Trabajarás con modelos Mixture of Experts (MoE), sistemas distribuidos e inferencia por lotes a escala de Internet, ampliando los límites del training, la generación aumentada por recuperación (RAG) y el aprendizaje por refuerzo para aplicaciones de IA empresarial.

Responsabilidades:

• Desarrollar y optimizar modelos de IA multimodales, centrándose en la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y las arquitecturas generativas.

• Diseñar y mantener canales de datos de alto rendimiento para procesar y seleccionar conjuntos de datos multimodales a gran escala (por ejemplo, imágenes, texto, vídeo, datos estructurados).
• Implementar y perfeccionar los modelos MoE para mejorar la eficiencia y la escalabilidad de los modelos para la formación de IA multimodal.
• Integrar las últimas innovaciones en investigación en nuestra plataforma de IA multimodal, mejorando la precisión, diversidad y relevancia de los datos.
• Experimenta con modelos SOTA y técnicas de curación de datos para maximizar la eficiencia y la calidad del entrenamiento de IA.
• Colaborar con científicos investigadores e ingenieros de aprendizaje automático para mejorar la infraestructura de datos e inteligencia artificial, garantizando la escalabilidad a medida que evolucionan los modelos.

Requisitos:

• Cursar actualmente una licenciatura, máster o doctorado en Informática, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático o un campo relacionado.
• Dominio de Python y experiencia trabajando con conjuntos de datos de código abierto a gran escala, como DataComp.
• Conocimientos sólidos sobre computación distribuida, computación de alto rendimiento (HPC) e infraestructura de IA basada en la nube.
• Experiencia práctica en la formación de modelos multimodales, especialmente en visión artificial, comprensión de vídeo y procesamiento del lenguaje natural.
• Familiaridad con los marcos de aprendizaje profundo y las arquitecturas de modelos multimodales.
• Pasión por la investigación de modelos visuales a gran escala, con capacidad para trabajar en un entorno dinámico.
• Cumplir los requisitos de participación del programa Intern/Trainee USA
• Nivel intermedio-alto o avanzado de inglés (no se requiere título oficial de inglés)