Módulo 3 y 4: Aprendizaje supervisado y no supervisado con ML - Redes neuronales y Data no estructurada.
1. Perfil requerido:
- Profesional con maestría (finalizada o en curso) en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, o campos afines.
- Mínimo 2 años de experiencia en proyectos de investigación o desarrollo profesional que incluyan trabajo con datos no estructurados, redes neuronales, y aprendizaje profundo.
2. Conocimiento en:
- Manejo de Datos No Estructurados: Experiencia en adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos no estructurados como texto, imágenes, audio y video. Conocimientos en técnicas de aumento de datos.
- Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo: Dominio en la teoría y aplicación práctica de redes neuronales, incluyendo redes neuronales convolucionales (CNNs) y redes de memoria a corto y largo plazo (LSTMs).3. Manejo de herramientas técnicas:
- Uso de librerias para procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Conocimientos sólidos en tokenización, stemming, lematización, Bag-of-Words, TF-IDF, y análisis de sentimiento. Experiencia con modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) como pueden ser GPT, Llama 2, etc., además de su respectivo afinamiento haciendo uso de frameworks como langchain o Llamaindex.
- Construcción de APIs, configuración y uso de frameworks para IA (Scikit-learn, tensorflow o pytorch), y fundamentos de MLOps.
4. Condiciones:
-Disponibilidad de 47 horas
-Disponibilidad horaria de 6:00pm-10:00pm
-Contrato por prestación de servicios
-Valor hora: $200.000