Job description this is a remote position. como analista ia serás la persona ideal para apoyar el área de inteligencia artificial, con la investigación, análisis y procesamiento de datos, el desarrollo de modelos y evaluación de modelos que serán utilizados en el área. algunas de tus principales actividades serán: ● investigación y análisis de datos: o recopilación de datos relevantes para el problema en cuestión. o evaluación y selección de fuentes de datos adecuadas. o análisis exploratorio de datos (eda) para comprender los patrones y la distribución de los datos. ● preprocesamiento de datos: o limpieza de datos para eliminar ruido, valores atípicos y datos faltantes. o tokenización y segmentación de texto. o normalización de texto (minúsculas, eliminación de signos de puntuación, etc.).· o codificación de etiquetas y etiquetado de datos si es necesario. ● selección y desarrollo de modelos: o investigación y selección de arquitecturas de modelos adecuadas para nlp/nlu (por ejemplo, modelos transformer, rnn, cnn, etc.). o ajuste de hiperparámetros y entrenamiento de modelos. o evaluación y comparación de modelos en función de métricas relevantes (precisión, exhaustividad, f1-score, etc.). ● afinamiento de modelos: o optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo. o ajuste fino de modelos pre-entrenados (por ejemplo, modelos de lenguaje bert, gpt)para tareas específicas. ● evaluación de modelos: o realización de pruebas de rendimiento utilizando conjuntos de validación y prueba. o evaluac...
This is a remote position. como analista ia serás la persona ideal para apoyar el área de inteligencia artificial, con la investigación, análisis y procesamiento de datos, el desarrollo de modelos y evaluación de modelos que serán utilizados en el área. algunas de tus principales actividades serán: investigación y análisis de datos: o recopilación de datos relevantes para el problema en cuestión. o evaluación y selección de fuentes de datos adecuadas. o análisis exploratorio de datos (eda) para comprender los patrones y la distribución de los datos. preprocesamiento de datos: o limpieza de datos para eliminar ruido, valores atípicos y datos faltantes. o tokenización y segmentación de texto. o normalización de texto (minúsculas, eliminación de signos de puntuación, etc.).· o codificación de etiquetas y etiquetado de datos si es necesario. selección y desarrollo de modelos: o investigación y selección de arquitecturas de modelos adecuadas para nlp/nlu (por ejemplo, modelos transformer, rnn, cnn, etc.). o ajuste de hiperparámetros y entrenamiento de modelos. o evaluación y comparación de modelos en función de métricas relevantes (precisión, exhaustividad, f1-score, etc.). afinamiento de modelos: o optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo. o ajuste fino de modelos pre-entrenados (por ejemplo, modelos de lenguaje bert, gpt)para tareas específicas. evaluación de modelos: o realización de pruebas de rendimiento utilizando conjuntos de validación y prueba. o evaluación del rendimiento en métricas como la exactit...
This is a remote position. como analista ia serás la persona ideal para apoyar el área de inteligencia artificial, con la investigación, análisis y procesamiento de datos, el desarrollo de modelos y evaluación de modelos que serán utilizados en el área. algunas de tus principales actividades serán: ● investigación y análisis de datos: o recopilación de datos relevantes para el problema en cuestión. o evaluación y selección de fuentes de datos adecuadas. o análisis exploratorio de datos (eda) para comprender los patrones y la distribución de los datos. ● preprocesamiento de datos: o limpieza de datos para eliminar ruido, valores atípicos y datos faltantes. o tokenización y segmentación de texto. o normalización de texto (minúsculas, eliminación de signos de puntuación, etc.).· o codificación de etiquetas y etiquetado de datos si es necesario. ● selección y desarrollo de modelos: o investigación y selección de arquitecturas de modelos adecuadas para nlp/nlu (por ejemplo, modelos transformer, rnn, cnn, etc.). o ajuste de hiperparámetros y entrenamiento de modelos. o evaluación y comparación de modelos en función de métricas relevantes (precisión, exhaustividad, f1-score, etc.). ● afinamiento de modelos: o optimización de hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo. o ajuste fino de modelos pre-entrenados (por ejemplo, modelos de lenguaje bert, gpt)para tareas específicas. ● evaluación de modelos: o realización de pruebas de rendimiento utilizando conjuntos de validación y prueba. o evaluación del rendimient...
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