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Descripción de la Empresa
Publicis Re:Sources es la columna vertebral de Publicis Groupe, el grupo de agencias más valioso del mundo. Somos la única organización de servicios compartidos de servicio completo y end-to-end en la industria, que permite a las agencias del Groupe hacer lo que mejor saben hacer: innovar y transformarse para sus clientes.
Formada en 1998 como un pequeño equipo para dar servicio a algunas empresas de Publicis Groupe, Publicis Re:Sources ha crecido hasta más de 5,000 empleados en más de 66 países. Proporcionamos soluciones tecnológicas y servicios empresariales que incluyen finanzas, contabilidad, legal, beneficios, adquisiciones, impuestos, bienes raíces, tesorería y gestión de riesgos.
Continuamente nos transformamos para mantener el ritmo de nuestra industria de comunicaciones en constante cambio y prosperamos con un espíritu de innovación que se siente en todo el mundo. Conoce más sobre Publicis Re:Sources y las agencias de Publicis Groupe que apoyamos en http://www.publicisresources.com/.
Descripción del trabajo
Estamos buscando un Científico de Datos Senior en IA Generativa altamente capacitado para unirse a nuestro equipo. El candidato ideal tendrá un fuerte trasfondo en NLP, ajuste de modelos grandes, comunidad de código abierto, técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, así como experiencia en modelado generativo. El candidato será responsable de diseñar, implementar y optimizar modelos generativos para una variedad de aplicaciones, incluyendo procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y procesamiento de audio. El candidato también será responsable de analizar e interpretar grandes conjuntos de datos y comunicar los hallazgos a los interesados técnicos y no técnicos.
Responsabilidades principales
• Diseñar, implementar y optimizar modelos generativos usando técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Aplicar modelos generativos a una variedad de aplicaciones, incluyendo procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora y procesamiento de audio.
• Analizar e interpretar grandes conjuntos de datos utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.
• Comunicar los hallazgos a los interesados técnicos y no técnicos.
• Colaborar con equipos interfuncionales para identificar nuevas oportunidades para el modelado generativo.
Calificaciones
Requisitos clave
• 3+ años de experiencia en ciencia de datos
• Experiencia como supervisor de un proyecto de ciencia de datos
• Activo en la comunidad de código abierto, como HuggingFace, StableDiffusion, etc.
• Experiencia afinando modelos grandes, familiarizado con el entrenamiento distribuido - Experiencia con LangChain, afinación del modelo Foundation, Data Augmentation y marcos de evaluación de rendimiento.
• Experiencia en la investigación y aplicación de modelos de lenguaje grande y de IA generativa
• Fuerte formación en NLP, incluyendo experiencia en representación de texto, modelado de lenguaje, arquitecturas de secuencia a secuencia y comprensión semántica.
• Experiencia con procesamiento de lenguaje natural, visión por computadora, o modelos generativos de procesamiento de audio (incluyendo LLM, modelos de difusión, GANs, VAEs..).
• Experiencia con marcos de computación distribuida como Hadoop o Spark.
• Experiencia con plataformas de computación en la nube como AWS o Azure. • Maestría o doctorado en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadísticas o campo relacionado.
• Fuerte formación en técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Comprensión de los conceptos clave en la literatura de modelos de fundamentales.
• Experiencia en el uso/implementación/entrenamiento/afinación/optimización de modelos fundamentales o modelos generativos.
• Competencia en lenguajes de programación como Python o R.
• Experiencia con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch.
• Fuertes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración
Información Adicional
Toda tu información será mantenida en confidencialidad de acuerdo a las directrices de EEO.
