Resumen: Únete a Reflow para construir y perfeccionar modelos de aprendizaje automático destinados a la inteligencia de flujos de trabajo, centrándose en resultados predictivos y automatización inteligente. Aspectos destacados: 1. Entrenar, ajustar y evaluar modelos de aprendizaje automático con datos del mundo real 2. Integrar modelos entrenados en sistemas de producción 3. Implementar modelos reales en producción y observar cómo transforman el trabajo de los equipos Estamos desarrollando Reflow, una plataforma de inteligencia de fuerza laboral y flujos de trabajo que ayuda a los equipos a comprender y mejorar la forma en que se lleva a cabo el trabajo. En el núcleo de Reflow hay un conjunto cada vez mayor de modelos de aprendizaje automático que aprenden a partir de patrones reales de trabajo para predecir resultados, revelar información valiosa y potenciar la automatización inteligente. **Lo que harás** -------------------- * Entrenar, ajustar y evaluar modelos de aprendizaje automático con datos reales de flujos de trabajo y comportamiento * Construir modelos predictivos para resultados de tareas, tendencias de productividad, previsión de capacidad y optimización de flujos de trabajo * Ajustar modelos grandes y modelos fundamentales para tareas de predicción, clasificación y generación de vectores de incrustación específicas del dominio * Diseñar y mantener canalizaciones de características, bucles de entrenamiento y marcos de evaluación * Colaborar con ingenieros y equipos de producto para integrar modelos entrenados en sistemas de producción * Supervisar el rendimiento de los modelos e iterar mediante evaluaciones fuera de línea y retroalimentación con datos en vivo **Quién eres** --------------- * Base sólida en Python y aprendizaje automático aplicado * Experiencia entrenando modelos supervisados y auto-supervisados * Experiencia práctica en ajuste fino de modelos, evaluación y flujos de implementación * Capacidad para trabajar de extremo a extremo: desde los datos crudos hasta el entrenamiento y la inferencia en producción * Actitud pragmática, curiosa y experimental, con inclinación clara a implementar modelos funcionales **Puntos adicionales** ---------------- * Experiencia ajustando modelos de lenguaje grande o modelos de incrustación * Conocimientos prácticos de PyTorch, TensorFlow o marcos similares * Experiencia en previsión de series temporales, modelado conductual o aprendizaje basado en grafos * Antecedentes trabajando con datos de producto reales y desestructurados **Por qué unirte** ------------ * Construir la columna vertebral de aprendizaje de Reflow, que convierte los datos de trabajo en predicciones y señales * Trabajar estrechamente con los fundadores, ingenieros y equipos de producto * Implementar modelos reales en producción y observar cómo transforman el trabajo de los equipos * Estructura flexible, a tiempo parcial o completo, con énfasis en la propiedad y la velocidad de iteración Rango de compensación: $80K \- $160K