Resumen: Únase a Reflow para construir e integrar modelos de aprendizaje automático que analicen datos de flujos de trabajo, predigan resultados y optimicen la productividad de los equipos. Aspectos destacados: 1. Construir la columna vertebral de aprendizaje de Reflow, transformando los datos de trabajo en predicciones 2. Lanzar modelos reales a producción y observar cómo moldean el trabajo de los equipos 3. Estructura flexible con énfasis en la propiedad y la velocidad de iteración Estamos desarrollando Reflow, una plataforma de inteligencia de fuerza laboral y flujos de trabajo que ayuda a los equipos a comprender y mejorar la forma en que se realiza el trabajo. En el núcleo de Reflow hay un conjunto creciente de modelos de aprendizaje automático que aprenden a partir de patrones reales de trabajo para predecir resultados, revelar información valiosa y potenciar la automatización inteligente. **Lo que hará** -------------------- * Entrenar, ajustar finamente y evaluar modelos de aprendizaje automático con datos reales de flujos de trabajo y conductuales * Construir modelos predictivos para resultados de tareas, tendencias de productividad, pronóstico de capacidad y optimización de flujos de trabajo * Ajustar finamente modelos grandes y modelos fundamentales para tareas de predicción, clasificación y generación de vectores de incrustación específicas del dominio * Diseñar y mantener canalizaciones de características, bucles de entrenamiento y marcos de evaluación * Colaborar con ingenieros y equipos de producto para integrar los modelos entrenados en sistemas de producción * Supervisar el rendimiento de los modelos e iterar mediante evaluaciones fuera de línea y retroalimentación con datos en vivo **Quién es usted** --------------- * Base sólida en Python y aprendizaje automático aplicado * Experiencia entrenando modelos supervisados y auto-supervisados * Experiencia práctica en ajuste fino, evaluación e implementación de modelos * Capacidad para trabajar de extremo a extremo, desde los datos sin procesar hasta el entrenamiento y la inferencia en producción * Actitud pragmática, curiosa y experimental, con preferencia por lanzar modelos funcionales **Puntos adicionales** ---------------- * Experiencia ajustando finamente modelos de lenguaje grande o modelos de incrustación * Conocimiento práctico de PyTorch, TensorFlow o frameworks similares * Experiencia en pronóstico de series temporales, modelado conductual o aprendizaje basado en grafos * Antecedentes trabajando con datos de producto reales y desordenados **Por qué unirse** ------------ * Construir la columna vertebral de aprendizaje de Reflow que transforma los datos de trabajo en predicciones y señales * Trabajar estrechamente con los fundadores, ingenieros y equipos de producto * Lanzar modelos reales a producción y observar cómo moldean el trabajo de los equipos * Estructura flexible, a tiempo parcial o completo, con énfasis en la propiedad y la velocidad de iteración Rango de compensación: $80K \- $160K