Ford Motor Company es un fabricante de automóviles con sede en Estados Unidos y una historia que se remonta a 1903. Además de desarrollar y producir vehículos, la empresa está ampliando su enfoque hacia los servicios de movilidad, las experiencias digitales y el software. El trabajo de Ford también incluye iniciativas de sostenibilidad y objetivos medioambientales, como reflejo de un enfoque que conecta el transporte, la innovación, el impacto en la comunidad y las prácticas empresariales responsables.
Científico/a de datos, IA generativa
Crea soluciones de modelos de lenguaje grandes e IA generativa listas para producción para las aplicaciones empresariales y de movilidad de Ford. Desarrolla marcos de evaluación, flujos de trabajo agénticos y sistemas de aprendizaje automático en Google Cloud.
Descripción
- Diseñar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grandes y llevarlas del prototipo a producción para necesidades empresariales y de cara al cliente.
- Desarrollar enfoques de ingeniería de prompts, salidas estructuradas, enrutamiento de modelos, gestión del contexto y adaptación de modelos.
- Crear marcos de evaluación para medir la calidad, precisión, relevancia, robustez, velocidad, costo, seguridad y experiencia de usuario.
- Implementar capacidades de IA agéntica, como planificación, uso de herramientas, memoria, reflexión, aprobaciones humanas y flujos de trabajo de varios pasos.
- Desarrollar e implementar soluciones escalables de IA y aprendizaje automático en Google Cloud con Vertex AI, BigQuery, Cloud Storage, Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub y servicios relacionados.
- Crear componentes reutilizables en Python, API, flujos de experimentación y productos de datos que se conecten con plataformas y aplicaciones empresariales.
- Crear y mantener flujos de datos estructurados y no estructurados para modelado, experimentación, evaluación y producción.
- Realizar análisis exploratorios, diseñar características y aplicar métodos estadísticos y de aprendizaje automático.
- Configurar observabilidad, monitoreo, barreras de protección, pruebas automatizadas y ciclos de retroalimentación para mejorar los modelos y aplicaciones implementados.
- Presentar hallazgos técnicos, compensaciones, riesgos y recomendaciones a partes interesadas técnicas y no técnicas.
- Seguir los avances en IA generativa y aplicar investigaciones pertinentes a necesidades empresariales prácticas.
Requisitos
- Licenciatura en ciencia de datos, informática, estadística, matemáticas, ingeniería o un campo relacionado, o combinación equivalente de formación y experiencia pertinente.
- Al menos 2 años aplicando análisis estadístico y aprendizaje automático tradicional a problemas empresariales.
- Al menos 2 años desarrollando soluciones de ciencia de datos de principio a fin, desde la exploración de datos y la ingeniería de características hasta la validación, implementación y monitoreo de modelos.
- Al menos 2 años de experiencia profesional en ciencia de datos, aprendizaje automático, IA aplicada, procesamiento del lenguaje natural u otra función técnica relacionada.
- Al menos 2 años programando en Python y dominio de SQL, con experiencia en la escritura de código mantenible, verificable y apto para producción.
- Al menos 1 año desarrollando aplicaciones con modelos de lenguaje grandes comerciales o de código abierto.
- Al menos 1 año trabajando con ingeniería de prompts, evaluación de modelos de lenguaje grandes, integración de modelos y conceptos fundamentales de PLN.
- Al menos 1 año utilizando servicios de datos e IA de GCP, especialmente Vertex AI y BigQuery, o experiencia equivalente con otra plataforma importante de nube y capacidad para pasar a GCP.
- Al menos 1 año utilizando prácticas modernas de desarrollo de software e implementación en la nube, como Git, API, contenedores, CI/CD, gestión de identidades y accesos, y monitoreo de producción.
- Se valora la experiencia con IA agéntica, incluidos agentes con herramientas, orquestación de flujos de trabajo o sistemas multiagente.
- Se prefiere una maestría en un campo relacionado.
- Se prefieren al menos 5 años diseñando o implementando sistemas de IA agéntica.
- Capacidad para convertir necesidades empresariales ambiguas en objetivos técnicos medibles.
- Sólidas habilidades analíticas, de resolución de problemas, documentación y comunicación.
- Experiencia práctica con funciones de Vertex AI, como Model Garden, Generative AI Studio, entrenamiento personalizado, endpoints de modelos, canalizaciones, evaluación y monitoreo.
- Experiencia creando flujos de trabajo de análisis y aprendizaje automático con BigQuery, BigQuery ML, Dataflow u otros servicios relacionados de GCP.
- Experiencia con ajuste fino, adaptación eficiente en parámetros, generación de datos sintéticos, destilación, o implementación y optimización de modelos.
- Experiencia creando conjuntos de datos de evaluación, evaluadores automatizados, pruebas adversariales, escenarios de equipos rojos y suites de pruebas de regresión para IA generativa.
- Conocimiento de LLMOps y MLOps, control de versiones de modelos y prompts, seguimiento de experimentos, monitoreo, inferencia escalable y optimización de costos.
- Experiencia desarrollando soluciones de IA en entornos regulados, con especial atención a la seguridad o de grandes empresas.
- Debe tener autorización legal para trabajar en Estados Unidos.
- No se ofrece patrocinio de visas.
Beneficios
- La cobertura médica, dental, oftalmológica y de medicamentos recetados comienza de inmediato.
- Días flexibles para el cuidado de la familia.
- Licencia parental remunerada.
- Programas de apoyo para facilitar la reincorporación al trabajo de quienes acaban de ser padres.
- Ayuda subvencionada para el cuidado infantil de respaldo.
- Apoyo para formar una familia, incluido el reembolso de gastos de adopción y gestación subrogada, y tratamientos de fertilidad.
- Descuentos en vehículos para empleados y familiares.
- Arrendamientos de vehículos para directivos.
- Ayuda para matrícula.
- Grupos de recursos para empleados activos.
- Tiempo libre remunerado para actividades comunitarias individuales y en equipo.
- Un generoso calendario de días festivos remunerados, incluida la semana entre Navidad y Año Nuevo.
- Tiempo libre remunerado, con la opción de comprar días de vacaciones adicionales.