Colaborar en el diseño, desarrollo y puesta en marcha de soluciones basadas en inteligencia artificial embebida para diferentes sectores en transformación digital. Las funciones incluyen la comprensión del dato, limpieza, preprocesado y procesado; el desarrollo de algoritmos de deep learning customizados orientados a resolver el caso de uso (deseable conocimiento en redes neuronales, autoencoders, CNNs, transformers, LSTM, RNNs), así como el fine tuning y técnicas de entrenamiento para mejorar precisión y generalización.
Se valora conocimiento sobre estructuras de imagen y computer vision, así como experiencia en arquitecturas de deep learning (tipo YOLO, Vision Transformers, segmentación, detección, tracking, etc.) y en el tratamiento de problemas reales como desbalance de clases, ruido y cambios de dominio.
Un aspecto clave es la optimización y despliegue en entornos edge, incluyendo medidas de rendimiento (latencia, consumo, memoria) y técnicas como cuantización o aceleración mediante frameworks y runtimes como TensorFlow/PyTorch y, según el caso, ONNX o TensorRT.
Se requiere formación en áreas técnicas (informática, telecomunicaciones, matemáticas, física o similares), conocimiento en lenguajes como Python (deseable C++ para optimización/integración), y experiencia con dispositivos edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson u otros), además de buenas prácticas de validación, versionado y trazabilidad del modelo.
La experiencia puede haberse adquirido en prácticas, proyectos académicos o colaboraciones I+D, destacándose la actitud proactiva y la capacidad de trabajo en equipo.
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