Científico de Datos Senior - NLP

Acerca de Builder.ai

Estamos en una misión para hacer la creación de aplicaciones tan fácil que todos puedan hacerlo, sin importar su formación, conocimientos tecnológicos o presupuesto. Ya hemos ayudado a miles de emprendedores, pequeñas empresas e incluso marcas globales, como la BBC, Makro y Pepsi a lograr sus objetivos de software y apenas hemos comenzado.

Builder.ai fue votado como una de las 'Compañías más innovadoras en IA' para 2023 por Fast Company, y ganó como 'Escaladora del Año' en los Europas 2022. Nuestro equipo ha crecido hasta llegar a más de 800 personas en todo el mundo y nuestro reciente anuncio de una financiamiento de Serie D de $250m (y la asociación con Microsoft) significa que nunca ha habido un momento más emocionante para convertirse en un Builder.

Vida en Builder.ai

¡En Builder.ai te animamos a experimentar! Cada rol en Builder tiene oportunidades ilimitadas para aprender, avanzar y desafiar el status quo. Queremos que nos ayudes a ser aún mejores en apoyar a nuestros clientes y llevar la creación de aplicaciones de IA a nuevas alturas.

Nuestro equipo global es diverso, colaborativo y excepcionalmente talentoso. Contratamos personas por sus diferencias pero todos nos unimos con nuestra creencia compartida en los valores HEARTT de Builder: (Corazón, Emprendimiento, Responsabilidad, Respeto, Confianza y Transparencia) y una actitud de avance.

A cambio de tus habilidades y compromiso, ofrecemos una serie de grandes beneficios, desde trabajar de forma híbrida y un bono anual variable, hasta participaciones de empleados en la empresa, generosos permisos pagados y viajes al extranjero #¿QuéConstruirás?

Por qué deberías unirte

A medida que continuamos innovando y evolucionando, nuestro equipo de Sistemas Inteligentes, busca un dinámico Científico Senior de Datos con un enfoque especializado en el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). En este papel, colaborará de cerca con los equipos globales de producto e ingeniería en todo el mundo que encabezan iniciativas innovadoras en ciencia de datos, aprendizaje automático e IA para impulsar la toma de decisiones inteligentes, y anticipamos un crecimiento significativo en el próximo año y más allá.

Este cargo ofrece la propiedad de una infinidad de casos de uso cotidianos y una emocionante oportunidad de explorar ideas actualmente dentro del ámbito de la investigación pura. Los desafíos clave incluyen:

1. Transcripción Automática de Textos a partir de Discursos: Desarrollar modelos de vanguardia para transcribir con precisión las llamadas de audio entre clientes, socios y colegas.
2. Extracción de Características de Transcripciones y Documentos: Crear técnicas innovadoras para extraer entidades y características informativas de las transcripciones de llamadas y los documentos.
3. Recomendaciones de Plantillas de Aplicaciones: Utilizar NLP para recomendar plantillas de aplicaciones basadas en las ideas y requisitos de los clientes.
4. Recomendaciones de Funcionalidades: Desarrollar modelos para recomendar funcionalidades de aplicaciones basadas en descripciones y requisitos proporcionados por el cliente.
5. Enfoque de IA Conversacional: Implementar soluciones de IA conversacional, como chatbots, para interactuar con los clientes y colegas, recopilar requisitos, crear "tarjetas de construcción" de proyectos y ofrecer actualizaciones de progreso del proyecto.
6. Modelos Personalizados de Reconocimiento de Voz: Crear y perfeccionar modelos personalizados de reconocimiento de voz para mejorar la precisión de la transcripción.
7. Modelos de Lenguaje Personalizados: Construir modelos de lenguaje a medida para profundizar nuestra comprensión de la semántica dentro del dominio de Builder.
8. Atención de Consultas de Clientes: Crear modelos para responder automáticamente a las consultas de los clientes, mejorando el compromiso y el apoyo.

Estamos expandiendo nuestro equipo de IS-NLP, encargado de gestionar servicios de NLP como Recomendación de Plantillas, Búsqueda de Funcionalidades, Similitud de Historias, Etiquetado de Funcionalidades y Natasha. Mientras ampliamos nuestra cartera de servicios para agilizar los procesos de entrega del Constructor, estamos ansiosos por expandir nuestro equipo para alinearnos con nuestros ambiciosos objetivos.

Requisitos

• Mentalidad Emprendedora: Demostrar un espíritu emprendedor y una actitud de "puedo hacerlo", prosperando en un ambiente dinámico e innovador.
• Proficiencia en Python: Experiencia probada en programación con Python, demostrando tu capacidad para construir robustas soluciones de ciencia de datos.
• Habilidades de Manipulación de Datos: Experiencia real en la consulta de datos usando SQL, manipulación de datos, e ingeniería de características para extraer valiosos conocimientos de conjuntos de datos complejos.
• Bibliotecas de Ciencia de Datos: Proficiencia en bibliotecas esenciales de ciencia de datos como Pandas, Numpy, Scipy y Seaborn para análisis de datos y visualización.
• Experiencia en Aprendizaje Profundo: Experiencia práctica con bibliotecas de Aprendizaje Profundo, particularmente PyTorch y HuggingFace, demostrando competencia en técnicas avanzadas de aprendizaje automático.
• Proficiencia en NLP: Familiaridad con herramientas de NLP como Spacy, NLTK, y TextBlob, y un historial de solución de problemas de NLP, incluyendo clasificación de textos, reconocimiento de entidades nombradas, búsqueda y recomendación.
• Control de Versiones y CI/CD: Proficiencia en el uso de GitHub y las tuberías CI/CD para la implementación automatizada de soluciones de ciencia de datos.
• MLOps: Experiencia en MLOps, que incluye la configuración de monitorización y optimización de modelos, asegurando que los modelos rindan al máximo de su capacidad.
• Servicios Web: Conocimiento de marcos de servicios web como FastAPI y Flask para alojar modelos e integrarlos con los servicios existentes a través de APIs RESTful.
• Habilidades de Comunicación: Excelentes habilidades de comunicación con la capacidad de interactuar y presentar efectivamente a diversos stakeholders.
• Colaboración Interdisciplinaria: Capacidad probada para trabajar de manera colaborativa dentro de equipos interdisciplinarios compuestos por expertos en productos, ingeniería, negocios y tecnología.

Calificaciones Deseadas

• Formación Avanzada: Un PhD o una Maestría avanzada en una disciplina científica como Estadística, Ciencias de la Computación, Investigación Operativa, Matemáticas o Física.
• Experiencia en Aprendizaje Máquina: Experiencia en una o más áreas avanzadas de aprendizaje automático, incluyendo Aprendizaje Supervisado, Aprendizaje Profundo, Inferencia Probabilística, Modelamiento Estadístico, Estadísticas Bayesianas, Aprendizaje No Supervisado, y Aprendizaje por Reforzamiento.
• Pasión por el Desarrollo de Software: Una fuerte pasión por el desarrollo de software y la ingeniería, complementando tus habilidades en ciencia de datos.
• Experiencia en la Industria: 2-4 años de experiencia en la industria, con un historial comprobado de llevar conceptos y modelos desde la concepción hasta la producción, cuantificando su impacto en los negocios.
• Experiencia en Producto/Consumidor: La experiencia previa en un negocio de consumidores, producto o comercio electrónico es beneficiosa, demostrando tu capacidad para abordar desafíos del mundo real.
• Investigación Académica: La experiencia en investigación académica es ventajosa, demostrando tu capacidad para proponer soluciones innovadoras y a medida para problemas de aprendizaje automático no estándar.
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