Resumen: Únase a Albatross como Científico Aplicado para expandir los límites del aprendizaje automático en tiempo real, la personalización y la búsqueda, diseñando e implementando algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia. Aspectos destacados: 1. Diseñar e implementar algoritmos de aprendizaje automático para motores de recomendación y búsqueda 2. Desarrollar prototipos de nuevos enfoques en aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) 3. Impulsar la innovación en arquitecturas transformer y recuperación avanzada de información **Ubicación:** Teletrabajo en Europa En Albatross estamos construyendo el segundo pilar de la inteligencia artificial: una capa de percepción que entiende cómo experimentan los usuarios el contenido, en tiempo real. Entrenado con interacciones reales de los usuarios, Albatross aprende y razona sobre la marcha. Nuestra tecnología impulsa el descubrimiento en tiempo real dentro de la sesión, adaptándose a los intereses cambiantes de los usuarios, en tiempo real. Hemos obtenido financiación significativa y nuestra plataforma ya opera a gran escala, procesando miles de millones de eventos y entregando cientos de millones de predicciones. **El puesto** Como Científico Aplicado, usted ayudará a expandir los límites del aprendizaje automático en tiempo real, la personalización y la búsqueda. Diseñará algoritmos de vanguardia y los convertirá en capacidades listas para producción que respalden la toma de decisiones en miles de millones de interacciones. Más específicamente, usted: * Diseñará, implementará y mejorará los algoritmos de aprendizaje automático que impulsan nuestro motor de recomendación y búsqueda. * Desarrollará prototipos y validará nuevos enfoques en áreas como aprendizaje profundo, aprendizaje por refuerzo y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). * Colaborará con científicos de datos e ingenieros para generalizar soluciones y contribuir a herramientas compartidas. * Mantendrá un alto estándar de calidad del código y disciplina experimental. * Publicará trabajos técnicos y ayudará a representar a Albatross en la comunidad de investigación de aprendizaje automático, asegurando que nuestro enfoque siga a la vanguardia. * Trabajará partiendo de los objetivos del producto para guiar el desarrollo de soluciones algorítmicas. * Impulsará la innovación en áreas como arquitecturas transformer, incrustaciones multimodales, recuperación avanzada de información y reentrenamiento escalable. **Requisitos** * Doctorado en Aprendizaje Automático, Ciencias de la Computación, Matemáticas o campo relacionado. * Experiencia demostrable en el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático en producción. * Excelentes habilidades en Python y experiencia con marcos de aprendizaje automático como PyTorch, TensorFlow o JAX. * Experiencia leyendo e implementando ideas procedentes de artículos académicos. * Conocimientos sobre algoritmos para búsqueda, clasificación, recomendación o aprendizaje de representaciones son un plus. * Publicaciones en conferencias destacadas de aprendizaje automático o ciencia de datos (por ejemplo, NeurIPS, ICML, KDD, RecSys, SIGIR) son un plus. * Excelentes habilidades comunicativas en inglés y capacidad de colaboración. **Beneficios** * Flexibilidad para trabajar desde cualquier lugar de Europa. * Presupuesto para formación y capacitación, así como para asistir a eventos y conferencias.