HRS2025/421 Investigador postgraduado no doctor/Non-PhD postgraduate researcher

Overview

Desarrollo de modelos de lenguaje y deep learning para análisis de datos textuales, de audio y temporales. Implementación de aprendizaje federado, técnicas de interpretabilidad, anonimización y cifrado para garantizar privacidad y transparencia. Evaluación ética del proyecto y diseño de interfaces accesibles para salud y educación.

Responsibilities

• Diseño y entrenamiento de modelos de lenguaje (LLMs/LMMs) y redes neuronales profundas (CNNs, RNNs, Transformers).
• Trabajo con frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow) y librerías de procesamiento de lenguaje natural y multimodalidad.
• Aplicación de aprendizaje federado, técnicas de privacidad (anonimización, cifrado) e interpretabilidad de modelos (SHAP, LIME u otros).
• Familiaridad con buenas prácticas en ética de la IA y protección de datos.
• Diseño de soluciones con interfaces intuitivas y accesibles.
• Programación en Python y experiencia con entornos de desarrollo colaborativo (Git, Docker, etc.).
• Capacidad de trabajo en equipo interdisciplinar (salud, educación, tecnología).

Qualifications

• Experiencia en diseño y entrenamiento de modelos de lenguaje (LLMs/LMMs) y redes neuronales profundas (CNNs, RNNs, Transformers).
• Conocimiento de frameworks de deep learning (PyTorch, TensorFlow) y librerías de procesamiento de lenguaje natural y multimodalidad.
• Experiencia en aprendizaje federado, técnicas de privacidad (anonimización, cifrado) e interpretabilidad de modelos (SHAP, LIME u otros).
• Familiaridad con buenas prácticas en ética de la IA y protección de datos.
• Habilidad para diseñar soluciones con interfaces intuitivas y accesibles.
• Buen nivel de programación en Python y experiencia con entornos de desarrollo colaborativo (Git, Docker, etc.).
• Capacidad de trabajo en equipo interdisciplinar (salud, educación, tecnología).