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Trabajará en un amplio espectro de sistemas, incluidos modelos eficientes en el uso de recursos diseñados para entornos de hardware limitado y arquitecturas multimodales complejas que integran datos como texto, imágenes y audio. Esperamos que tenga una experiencia profunda en el diseño de sistemas de aprendizaje por refuerzo y una sólida formación en arquitecturas avanzadas de modelos. Adoptará un enfoque práctico y basado en la investigación para desarrollar, probar e implementar nuevos algoritmos de aprendizaje por refuerzo y marcos de entrenamiento. Sus responsabilidades incluyen la selección y preparación de entornos de simulación especializados y conjuntos de datos de entrenamiento, el fortalecimiento del rendimiento de las políticas básicas y la identificación, así como la resolución, de cuellos de botella en el proceso de aprendizaje por refuerzo. El objetivo final es desbloquear un rendimiento de IA superior y adaptado al dominio, y expandir los límites de lo que estos modelos pueden lograr en entornos dinámicos del mundo real. **Responsabilidades** * Desarrollar e implementar algoritmos de aprendizaje por refuerzo de vanguardia diseñados para optimizar los procesos de toma de decisiones tanto en entornos simulados como en entornos del mundo real. Establecer objetivos claros de rendimiento, tales como la maximización de recompensas y la estabilidad de las políticas. * Construir, ejecutar y supervisar experimentos controlados de aprendizaje por refuerzo. Seguir indicadores clave de rendimiento mientras documenta resultados iterativos y compara los resultados con referencias establecidas. * Identificar y seleccionar entornos de simulación y conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad adaptados a desafíos específicos del dominio. Establecer criterios medibles para garantizar que la selección y preparación de estos recursos mejoren significativamente el proceso de aprendizaje y el rendimiento general del modelo. * Depurar y optimizar sistemáticamente la canalización de aprendizaje por refuerzo analizando tanto la eficiencia computacional como las métricas de rendimiento del aprendizaje. Abordar problemas como el ruido en la señal de recompensa, la estrategia de exploración y la divergencia de políticas para mejorar la convergencia y la estabilidad. * Colaborar con equipos multifuncionales para integrar agentes de aprendizaje por refuerzo en sistemas de producción. Definir métricas claras de éxito, tales como mejoras en el rendimiento del mundo real y robustez bajo distintas condiciones, y asegurar la supervisión continua y refinamientos iterativos para una adaptación continua al dominio. * Título universitario en Ciencias de la Computación o campo relacionado. Idealmente, doctorado en PLN, Aprendizaje Automático o campo afín, complementado con un historial sólido en I+D en IA (con publicaciones relevantes en conferencias de categoría A*). * Experiencia comprobada en experimentos de aprendizaje por refuerzo a gran escala, incluidas técnicas de RL en línea como la Optimización Relativa de Políticas por Grupo (GRPO), es indispensable. Sus contribuciones deben haber generado mejoras medibles en la toma de decisiones específica del dominio y en el rendimiento general de las políticas. * Se requiere una comprensión profunda de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, incluidos los métodos más avanzados de RL en línea y otros enfoques de optimización basados en gradientes, como los gradientes de política, actor-crítico y GRPO. Su experiencia debe enfocarse en mejorar la estabilidad de las políticas, la exploración y la eficiencia muestral en entornos complejos y dinámicos. * Es imprescindible contar con una sólida experiencia en PyTorch y en frameworks relevantes de aprendizaje por refuerzo. Se espera experiencia práctica en el desarrollo de canalizaciones de RL, desde la simulación y el entrenamiento en línea hasta la evaluación posterior al entrenamiento y la implementación de soluciones basadas en RL en entornos de producción. * Capacidad demostrada para aplicar investigación empírica para superar desafíos del aprendizaje por refuerzo, como la baja eficiencia muestral, los compromisos entre exploración y explotación, y la inestabilidad del entrenamiento. Debe ser competente en el diseño de marcos de evaluación robustos y en la iteración sobre innovaciones algorítmicas para seguir expandiendo los límites del rendimiento de los agentes de RL. **Información importante para los candidatos** Los fraudes relacionados con reclutamiento se han vuelto cada vez más comunes. Para protegerse, tenga en cuenta lo siguiente al postularse a puestos: * **Postúlese únicamente a través de nuestros canales oficiales.** No utilizamos plataformas ni agencias externas para reclutamiento, salvo que se indique expresamente. Todos los puestos disponibles están publicados en nuestra página oficial de carreras: https://tether.recruitee.com/ * **Verifique la identidad del reclutador.** Todos nuestros reclutadores cuentan con perfiles verificados en LinkedIn. Si tiene dudas, puede confirmar su identidad revisando su perfil o contactándonos a través de nuestro sitio web. * **Sea cauteloso con métodos inusuales de comunicación.** No realizamos entrevistas por WhatsApp, Telegram ni SMS. Toda comunicación se lleva a cabo mediante correos electrónicos y plataformas oficiales de la empresa. * **Verifique cuidadosamente las direcciones de correo electrónico.** Toda comunicación enviada por nosotros provendrá de correos electrónicos que terminen en **@**tether.to **o @**tether.io * **Nunca solicitaremos pagos ni datos financieros personales.** Si alguien le solicita información financiera personal o un pago en cualquier etapa del proceso de contratación, se trata de un fraude. Por favor, repórtelo inmediatamente. **Si tiene dudas, no dude en contactarnos a través de nuestro sitio web oficial.**