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Trabajarás en un amplio espectro de sistemas, incluyendo modelos eficientes en recursos diseñados para entornos con hardware limitado y arquitecturas multimodales complejas que integran datos como texto, imágenes y audio. Esperamos que tengas experiencia profunda en el diseño de sistemas de aprendizaje por refuerzo y una sólida formación en arquitecturas avanzadas de modelos. Adoptarás un enfoque práctico y basado en investigación para desarrollar, probar e implementar nuevos algoritmos de aprendizaje por refuerzo y marcos de entrenamiento. Tus responsabilidades incluirán curar entornos de simulación especializados y conjuntos de datos de entrenamiento, fortalecer el rendimiento de políticas básicas e identificar y resolver cuellos de botella en el proceso de aprendizaje por refuerzo. El objetivo final es desbloquear un rendimiento superior y adaptado por dominio de la IA, y ampliar los límites de lo que estos modelos pueden lograr en entornos dinámicos y reales. **Responsabilidades** * Desarrollar e implementar algoritmos de aprendizaje por refuerzo de última generación diseñados para optimizar los procesos de toma de decisiones tanto en entornos simulados como del mundo real. Establecer objetivos claros de rendimiento, como maximización de recompensas y estabilidad de políticas. * Crear, ejecutar y monitorear experimentos controlados de aprendizaje por refuerzo. Seguir indicadores clave de rendimiento mientras documentas resultados iterativos y comparas resultados con puntos de referencia establecidos. * Identificar y curar entornos de simulación y conjuntos de datos de alta calidad adaptados a desafíos específicos por 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 métricas de eficiencia computacional y rendimiento de aprendizaje. Abordar problemas como ruido en la señal de recompensa, estrategias de exploración y divergencia de políticas para mejorar la convergencia y estabilidad. * Colaborar con equipos multifuncionales para integrar agentes de aprendizaje por refuerzo en sistemas de producción. Definir métricas claras de éxito, como mejoras de rendimiento en el mundo real y robustez bajo condiciones variables, y garantizar el monitoreo continuo y refinamientos iterativos para mantener la adaptación por 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 de IA (con buenas publicaciones en conferencias A\*). * Experiencia demostrada en experimentos de aprendizaje por refuerzo a gran escala, incluyendo técnicas de RL en línea como Group Relative Policy Optimization (GRPO), es esencial. Tus contribuciones deben haber generado mejoras medibles en la toma de decisiones específica por dominio y en el rendimiento general de las políticas. * Se requiere un conocimiento profundo de algoritmos de aprendizaje por refuerzo, incluyendo métodos modernos de RL en línea y otros enfoques de optimización basados en gradientes como gradientes de política, actor-crítico y GRPO. Tu experiencia debe enfatizar la mejora de la estabilidad de políticas, la exploración y la eficiencia muestral en entornos complejos y dinámicos. * Es imprescindible una fuerte experiencia en PyTorch y frameworks relevantes de aprendizaje por refuerzo. Se espera experiencia práctica en el desarrollo de canalizaciones de RL, desde simulación y entrenamiento en línea hasta evaluación posterior al entrenamiento e implementación de soluciones basadas en RL en entornos de producción. * Demostrar capacidad para aplicar investigación empírica y superar desafíos del aprendizaje por refuerzo como ineficiencia muestral, equilibrio entre exploración y explotación, e inestabilidad en el entrenamiento. Debes ser competente en diseñar marcos de evaluación robustos e iterar sobre innovaciones algorítmicas para seguir ampliando los límites del rendimiento de los agentes de RL. **Información importante para candidatos** Los fraudes de reclutamiento se han vuelto cada vez más comunes. Para protegerte, ten en cuenta lo siguiente al postularte para puestos: * **Postúlate únicamente a través de nuestros canales oficiales.** No utilizamos plataformas ni agencias externas para contratación, salvo que se indique claramente. Todos los puestos disponibles están listados en nuestra página oficial de carreras: https://tether.recruitee.com/ * **Verifica la identidad del reclutador.** Todos nuestros reclutadores tienen perfiles verificados en LinkedIn. Si tienes dudas, puedes confirmar su identidad revisando su perfil o contactándonos a través de nuestro sitio web. * **Ten cuidado con métodos de comunicación inusuales.** No realizamos entrevistas por WhatsApp, Telegram o SMS. Toda la comunicación se realiza mediante correos electrónicos oficiales de la empresa y plataformas designadas. * **Verifica detenidamente las direcciones de correo.** Toda comunicación de nuestra parte provendrá de correos que terminen en **@**tether.to **o @**tether.io * **Nunca solicitaremos pagos ni detalles financieros.** Si alguien solicita información financiera personal o un pago en cualquier etapa del proceso de contratación, es un fraude. 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