Responsabilidades
Aquí están las responsabilidades para el puesto:
1. Supervisar y mantener los modelos de Inteligencia Artificial.
2. Entrenar y reajustar el modelo de IA para mejorar su eficacia.
3. Identificar y corregir cualquier error en el modelo de IA.
4. Monitorear continuamente el rendimiento y efectividad del modelo de IA.
5. Elaborar informes acerca del rendimiento y los ajustes realizados en el modelo de IA.
6. Asegurarse de que el modelo de IA cumpla con los estándares de calidad y eficiencia.
7. Trabajar en colaboración con otros equipos para comprender y abordar necesidades específicas de modelado.
8. Mantenerse actualizado sobre las tendencias y los avances en el campo de la Inteligencia Artificial.
Por favor, ten en cuenta que estas serían las responsabilidades generales para este tipo de puesto. Las tareas específicas pueden variar dependiendo del modelo de IA específico y los objetivos de la empresa.
Requisitos
Para el puesto de "AI Model Supervisor" o "AI Model Specialist" los requisitos serían los siguientes:
Experiencia en Machine Learning y Modelos Predictivos: Conocimiento avanzado de algoritmos de machine learning, técnicas de entrenamiento, y ajuste de modelos, idealmente con experiencia en modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Conocimiento en Arquitectura de Modelos de IA: Experiencia en diseñar e implementar arquitecturas de IA que sean escalables y eficientes, considerando tanto el rendimiento como el costo computacional. Familiaridad con la infraestructura en la nube (AWS, Google Cloud o Azure) para gestionar y desplegar modelos en producción.
Capacidad de Monitoreo y Optimización de Modelos: Experiencia en el uso de herramientas de monitoreo y métricas de rendimiento para identificar errores y realizar ajustes que mantengan la precisión del modelo.
Conocimientos en Data Engineering: Familiaridad con la limpieza, preprocesamiento y gestión de datos, así como habilidades en SQL o bases de datos orientadas a objetos para mejorar la calidad de los datos de entrenamiento.
Mentalidad de Mejora Continua: Capacidad para identificar áreas de mejora en el desempeño del modelo, proponer nuevas hipótesis, e iterar rápidamente para lograr un impacto positivo en la calidad del modelo.
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