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Resumen: Únase al equipo de modelos de IA de Tether para impulsar la innovación en el aprendizaje por refuerzo multimodal destinado a sistemas inteligentes de próxima generación, optimizando la toma de decisiones y el comportamiento adaptativo a través de modalidades integradas de datos. Aspectos destacados: 1. Dar forma al futuro de las finanzas digitales con soluciones pioneras. 2. Innovar en el aprendizaje por refuerzo multimodal y en arquitecturas avanzadas de inteligencia artificial. 3. Colaborar con un poderoso talento global que desafía los límites en fintech. ***Únase a Tether y dé forma al futuro de las finanzas digitales*** En Tether, no solo construimos productos: lideramos una revolución financiera global. Nuestras soluciones de vanguardia permiten a las empresas —desde exchanges y billeteras hasta procesadores de pagos y cajeros automáticos— integrar sin problemas tokens respaldados por reservas en múltiples blockchains. Al aprovechar el poder de la tecnología blockchain, Tether le permite almacenar, enviar y recibir tokens digitales de forma instantánea, segura y global, todo ello a una fracción del costo. La transparencia es la base de todo lo que hacemos, garantizando la confianza en cada transacción. ***Innovar con Tether*** **Tether Finance:** Nuestra innovadora suite de productos incluye la stablecoin más confiable del mundo, **USDT**, utilizada por cientos de millones de personas en todo el mundo, además de servicios pioneros de tokenización de activos digitales. Pero eso es solo el comienzo: **Tether Power:** Impulsando un crecimiento sostenible, nuestras soluciones energéticas optimizan el exceso de energía para la minería de Bitcoin mediante prácticas ecológicas en instalaciones de última generación y geográficamente diversas. **Tether Data:** Impulsando avances en inteligencia artificial y tecnología peer-to-peer, reducimos los costos de infraestructura y mejoramos las comunicaciones globales con soluciones de vanguardia como **KEET**, nuestra aplicación insignia que redefine el intercambio seguro y privado de datos. **Tether Education:** Democratizando el acceso al aprendizaje digital de primer nivel, empoderamos a las personas para prosperar en las economías digital y colaborativa, impulsando el crecimiento y las oportunidades globales. **Tether Evolution:** En la intersección entre la tecnología y el potencial humano, estamos ampliando los límites de lo posible, diseñando un futuro donde la innovación y las capacidades humanas se fusionan de maneras poderosas e inéditas. ***¿Por qué unirse a nosotros?*** Nuestro equipo es un poderoso talento global que trabaja de forma remota desde todos los rincones del planeta. Si está apasionado por dejar su huella en el ámbito de las fintech, esta es su oportunidad de colaborar con algunas de las mentes más brillantes, desafiando límites y estableciendo nuevos estándares. Hemos crecido rápidamente, manteniéndonos ágiles y consolidando nuestro lugar como líderes en la industria. Si posee excelentes habilidades de comunicación en inglés y está listo para contribuir a la plataforma más innovadora del planeta, Tether es el lugar indicado para usted. **¿Está listo para formar parte del futuro?** **Acerca del puesto** Como miembro del equipo de modelos de IA, usted impulsará la innovación en el aprendizaje por refuerzo multimodal para avanzar los sistemas inteligentes de próxima generación. Su trabajo se centrará en la optimización de la toma de decisiones y el comportamiento adaptativo a través de modalidades integradas de datos —como texto, imágenes y audio—, ofreciendo una inteligencia mejorada, un rendimiento robusto y capacidades específicas del dominio para resolver desafíos del mundo real. Desarrollará y escalará técnicas de aprendizaje por refuerzo dentro de complejas arquitecturas multimodales, incluidos modelos generativos basados en difusión y modelos autorregresivos para la comprensión multimodal, así como modelos eficientes en recursos diseñados para entornos de hardware restringidos. Esto incluye realizar investigación sobre algoritmos de aprendizaje por refuerzo para modelos multimodales, abarcando modelos de difusión para imágenes, modelos autorregresivos para razonamiento multimodal y marcos multimodales unificados. Se espera que tenga una experiencia profunda en el diseño de sistemas de aprendizaje por refuerzo multimodal y una sólida formación en arquitecturas avanzadas de modelos, con un enfoque práctico y orientado a la investigación para construir e implementar nuevos algoritmos y marcos de entrenamiento. Diseñará y desarrollará infraestructura de RL y estrategias de modelado de recompensas para permitir entrenamientos a gran escala eficientes, mejorar la estabilidad del entrenamiento y mitigar la manipulación de recompensas y modos de fallo relacionados. Sus responsabilidades también incluyen curar entornos de simulación multimodales y conjuntos de datos de entrenamiento, mejorar el rendimiento de las políticas de referencia a través de distintas modalidades e identificar y resolver cuellos de botella en el aprendizaje multimodal y la optimización de recompensas. Además, explorará paradigmas de aprendizaje por refuerzo de próxima generación que aprendan de forma más directa y efectiva a partir de la retroalimentación del entorno, con el objetivo de lograr un rendimiento superior de IA adaptado al dominio en entornos dinámicos del mundo real. **Responsabilidades** * Realizar investigación sobre algoritmos de aprendizaje por refuerzo para modelos multimodales, incluidos enfoques basados en difusión para imágenes, modelos autorregresivos para comprensión multimodal y marcos unificados que integren múltiples modalidades. * Diseñar y construir infraestructura de aprendizaje por refuerzo que soporte entrenamientos escalables y distribuidos en sistemas multimodales, manteniendo la eficiencia y la fiabilidad. * Desarrollar y perfeccionar estrategias de modelado de recompensas que mejoren la estabilidad del entrenamiento, alineen el comportamiento del modelo con los resultados deseados y mitiguen la manipulación de recompensas y modos de fallo relacionados. * Crear y curar entornos de simulación multimodales y conjuntos de datos para respaldar entrenamientos, evaluaciones y comparativas robustas de sistemas de aprendizaje por refuerzo. * Diseñar y aplicar protocolos rigurosos de comparativa y evaluación para medir el rendimiento del modelo, seguir el progreso frente a las referencias y validar mejoras en tareas multimodales. * Analizar y optimizar el rendimiento de las políticas a través de distintas modalidades identificando cuellos de botella en el entrenamiento, la asignación de crédito y la alineación cruzada entre modalidades. * Investigar y desarrollar paradigmas de aprendizaje por refuerzo de próxima generación que aprendan de forma más efectiva a partir de la retroalimentación del entorno, con el objetivo de alcanzar un rendimiento puntero (SOTA) superior. * Publicar hallazgos de investigación en conferencias de primer nivel como ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, etc. * Se requiere una maestría en Ciencias de la Computación o campo afín; se prefiere un doctorado en Aprendizaje Automático, Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), Visión por Computadora o disciplina estrechamente relacionada, junto con un sólido historial de investigación en IA y publicaciones en conferencias de primer nivel. * Experiencia comprobada ejecutando experimentos de aprendizaje por refuerzo a gran escala en sistemas multimodales y centrados en visión, incluidos entornos de RL en línea, con impacto demostrado en la toma de decisiones específica del dominio y mejoras cuantificables en el rendimiento de las políticas. * Comprensión profunda de los algoritmos y métodos de optimización de aprendizaje por refuerzo aplicados a problemas de visión y aprendizaje multimodal, con énfasis en la mejora de la estabilidad de las políticas, la exploración y la eficiencia muestral en entornos complejos y de alta dimensionalidad que involucran imágenes, video y otras modalidades. * Gran competencia en PyTorch y frameworks de aprendizaje profundo para visión e IA multimodal, con experiencia práctica en la construcción de pipelines de RL de extremo a extremo que cubran simulación, entrenamiento, evaluación e implementación en sistemas productivos. * Capacidad demostrada para aplicar investigación empírica para resolver desafíos fundamentales de RL en tareas multimodales y de visión, tales como la ineficiencia muestral, los compromisos entre exploración y explotación y la inestabilidad del entrenamiento, además de experiencia en el diseño de marcos de evaluación robustos y la iteración en mejoras algorítmicas para avanzar el rendimiento de los agentes. * Historial comprobado de publicaciones de investigación en conferencias de primer nivel como ICML, NeurIPS, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, etc. **Información importante para los candidatos** Los fraudes de reclutamiento se han vuelto cada vez más comunes. Para protegerse, tenga en cuenta lo siguiente al postularse a puestos: * **Postúlese únicamente a través de nuestros canales oficiales.** No utilizamos plataformas ni agencias externas para reclutamiento, salvo que se indique expresamente. Todos los puestos disponibles aparecen en nuestra página oficial de carreras: https://tether.recruitee.com/ * **Verifique la identidad del reclutador.** Todos nuestros reclutadores tienen perfiles verificados en LinkedIn. Si tiene dudas, puede confirmar su identidad revisando su perfil o contactándonos a través de nuestro sitio web. * **Sea cauteloso con métodos inusuales de comunicación.** No realizamos entrevistas por WhatsApp, Telegram ni SMS. Toda la comunicación se lleva a cabo mediante correos electrónicos y plataformas oficiales de la empresa. * **Revise detenidamente las direcciones de correo electrónico.** Toda la comunicación proveniente de nosotros tendrá como dominio final **@**tether.to **o @**tether.io * **Nunca solicitaremos pagos ni datos financieros personales.** Si alguien le solicita información financiera personal o un pago en cualquier etapa del proceso de contratación, se trata de un fraude. Por favor, denúncielo de inmediato. **Si tiene dudas, no dude en comunicarse con nosotros a través de nuestro sitio web oficial.**
