Resumen: Este puesto implica entrenar, ajustar finamente y evaluar modelos de aprendizaje automático para construir modelos predictivos destinados a la optimización de flujos de trabajo e integrarlos en sistemas de producción. Aspectos destacados: 1. Construir la columna vertebral de aprendizaje de Reflow 2. Implementar modelos reales en producción 3. Trabajar estrechamente con los fundadores, ingenieros y equipos de producto Estamos desarrollando Reflow, una plataforma de inteligencia de fuerza laboral y flujos de trabajo que ayuda a los equipos a comprender y mejorar cómo se lleva a cabo el trabajo. En el núcleo de Reflow hay un conjunto en crecimiento 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 finamente 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 finamente modelos grandes y modelos fundamentales para tareas de predicción, clasificación y generación de incrustaciones 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 los 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 con flujos de trabajo de ajuste fino, evaluación e implementación de modelos * Capacidad para trabajar de extremo a extremo, desde los datos sin procesar hasta el entrenamiento y la inferencia en producción * Actitud pragmática, curiosa y experimental, con inclinación a implementar modelos funcionales **Puntos adicionales** ---------------- * Experiencia ajustando finamente 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 desordenados **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 moldean la forma en que los equipos trabajan * Estructura flexible, a tiempo parcial o completo, con énfasis en la propiedad y la velocidad de iteración Rango de remuneración: $80K \- $160K