Ingeniero Deep Learning in Zeke Ltda.

Zeke es un integrador de sistemas que cuenta con capacidades de desarrollo de soluciones informáticas innovadoras y servicios de consultoría. Entre sus servicios se destaca el desarrollo de software a medida, implantación de soluciones de inteligencia de negocios, motores de workflow y sistemas de gestión documental entre otros.

Desde hace tres años Zeke cuenta con un área de investigación y desarrollo enfocada a la generación de soluciones relacionadas con BigData y Deep Learning. En la actualidad el área cuenta con desarrollos de inteligencia artificial, detección automática de emociones entre otros.

Estamos buscando un profesional para unirse al equipo de I+D para apoyar las labores de investigación en el área de Deep Learning y desarrollo de soluciones asociadas.

Entre las labores a realizar se destaca:

• Generación de datasets.
• Diseño y evaluación de arquitecturas Deep Learning.
• Implementación de arquitecturas en alguna librería o framework en particular.
• Entrenamiento de modelos.
• Diseño de experimentos, comparación de resultados y mejora a las arquitecturas.
• Investigación de soluciones actuales y nuevas tendencias.

Para desempeñar el cargo es indispensable:

• Conocimiento de al menos un framework o librería para entrenar redes neuronales.
• Buen manejo en Linux, creación de scripts y manipulación de datos.
• Tener en la formación la base matemática necesaria para trabajar en Deep Learning o bien conocimientos sólidos en optimización e investigación de operaciones.
• Disponibilidad para trabajar en Viña del Mar.

Elementos que serán considerados positivamente en la evaluación:

• Contar con alguna publicación asociada.
• Desarrollo de algún proyecto en áreas similares (comercial, investigación u otro).

Integrarse a un equipo de trabajo multidisciplinario donde se fomenta el autoaprendizaje, trabajar investigando las últimas tendencias de inteligencia artificial y aplicarlas en problemas reales. Apoyo de otros integrantes con más experiencia en forma continua.

Para el puesto también se consideran estudiantes de últimos años con estudios avanzados en áreas relacionadas. En este caso se considera horario part time según disponibilidad horaria.