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).