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Título
Text copied to clipboard!Ingeniero de Explicabilidad de IA
Descripción
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Estamos buscando un Ingeniero de Explicabilidad de IA apasionado y altamente calificado para unirse a nuestro equipo de tecnología avanzada. El candidato ideal será responsable de desarrollar, implementar y optimizar soluciones que permitan comprender y explicar el funcionamiento interno de los modelos de inteligencia artificial, especialmente aquellos basados en aprendizaje profundo y machine learning. Este rol es fundamental para garantizar la transparencia, la confianza y la responsabilidad en el uso de sistemas de IA en diversos sectores.
Como Ingeniero de Explicabilidad de IA, trabajarás en colaboración con científicos de datos, ingenieros de software y expertos en ética para diseñar herramientas y metodologías que faciliten la interpretación de los resultados generados por los modelos de IA. Deberás analizar y comunicar de manera clara y efectiva los procesos de toma de decisiones de los algoritmos, asegurando que sean comprensibles tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Además, tendrás la responsabilidad de mantenerte actualizado sobre las últimas tendencias y avances en explicabilidad, regulaciones y mejores prácticas en el campo de la inteligencia artificial.
Tus tareas incluirán la evaluación de riesgos asociados a la opacidad de los modelos, la implementación de técnicas de interpretabilidad como LIME, SHAP, y análisis de sensibilidad, así como la documentación exhaustiva de los procesos y resultados. También participarás en la formación interna y externa sobre la importancia de la explicabilidad y colaborarás en auditorías de IA para cumplir con normativas y estándares éticos.
Buscamos a alguien con sólidos conocimientos en matemáticas, estadística, programación y aprendizaje automático, así como habilidades de comunicación excepcionales y una mentalidad orientada a la resolución de problemas. Si te apasiona la inteligencia artificial y crees en la importancia de la transparencia y la ética en la tecnología, este puesto es para ti.
Responsabilidades
Text copied to clipboard!- Desarrollar e implementar técnicas de explicabilidad para modelos de IA.
- Colaborar con equipos multidisciplinarios para mejorar la transparencia de los sistemas de IA.
- Analizar y comunicar los resultados de los modelos de IA a diferentes audiencias.
- Evaluar riesgos y proponer soluciones para la opacidad de los algoritmos.
- Documentar procesos y resultados de explicabilidad de manera clara y precisa.
- Investigar y aplicar nuevas metodologías de interpretabilidad.
- Participar en auditorías y cumplimiento de normativas relacionadas con IA.
- Formar a otros equipos sobre la importancia de la explicabilidad en IA.
- Optimizar el rendimiento de los modelos sin sacrificar la interpretabilidad.
- Colaborar en la definición de estándares éticos y de transparencia en IA.
Requisitos
Text copied to clipboard!- Título universitario en informática, matemáticas, ingeniería o campo relacionado.
- Experiencia previa en machine learning y desarrollo de modelos de IA.
- Conocimientos sólidos en técnicas de explicabilidad como LIME, SHAP, entre otras.
- Habilidades avanzadas de programación en Python, R u otros lenguajes relevantes.
- Capacidad para comunicar conceptos técnicos a audiencias no especializadas.
- Experiencia trabajando en equipos multidisciplinarios.
- Conocimiento de normativas y estándares éticos en IA.
- Pensamiento crítico y habilidades analíticas.
- Dominio del inglés técnico.
- Capacidad para gestionar múltiples proyectos simultáneamente.
Posibles preguntas de la entrevista
Text copied to clipboard!- ¿Qué experiencia tienes implementando técnicas de explicabilidad en modelos de IA?
- ¿Cómo abordarías la comunicación de resultados complejos a un público no técnico?
- ¿Qué herramientas y metodologías de interpretabilidad has utilizado?
- ¿Cómo te mantienes actualizado sobre las tendencias en IA y explicabilidad?
- ¿Has participado en auditorías o evaluaciones éticas de sistemas de IA?
- ¿Qué importancia le das a la transparencia en los modelos de IA?
- ¿Cómo equilibrarías la precisión del modelo con la interpretabilidad?
- ¿Tienes experiencia trabajando bajo normativas específicas de IA?
- ¿Qué retos has enfrentado al explicar modelos complejos?
- ¿Cómo contribuyes a la formación y concienciación sobre explicabilidad en tu equipo?
