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Ford Motor Company
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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.
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Empleos de la empresa

Científico de Datos, PLN e IA Generativa en Ford, India Híbrido

Desarrolla productos de PLN, LLM e IA generativa para casos de uso automotrices en Ford. Crea canalizaciones multimodales, flujos de trabajo agénticos, API y aplicaciones orientadas al usuario a escala.

INIndiaHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésCientífico de datos
AirflowApacheBigQueryDjangoDockerElasticsearchFlaskGoogle Cloud PlatformKubernetesNubeNumpyPandasPythonPyTorchReactScikit-LearnSparkTensorFlowTerraform

Descripción

  • Crea aplicaciones y productos de PLN, LLM e IA generativa con prácticas de programación disciplinadas.
  • Evalúa modelos y métodos avanzados para aplicaciones automotrices.
  • Realiza experimentos de aprendizaje automático para entrenar modelos y ejecutar inferencias bajo restricciones de memoria y latencia.
  • Implementa API REST de PLN e interfaces de usuario ligeras con Docker y Kubernetes.
  • Presenta aplicaciones de PLN, LLM e IA generativa mediante Dash, Plotly y Streamlit.
  • Combina varios bots en aplicaciones multimodales basadas en LLM.
  • Crea flujos de trabajo agénticos con Autogen, AgentBuilder y LangGraph.
  • Desarrolla productos modulares de IA y aprendizaje automático diseñados para un consumo escalable.
  • Colabora con expertos técnicos de todo el mundo en productos de clasificación, respuesta a preguntas, chatbots, traducción, búsqueda semántica y resumen.

Requisitos

  • Título universitario o de posgrado en informática, ingeniería, matemáticas o un campo científico relacionado.
  • Comprensión de la teoría y las prácticas del aprendizaje profundo para aplicaciones de PLN.
  • Experiencia de programación con ADK, A2A, AgentSkills, Ontology, Hugging Face, LangGraph, LangChain, Chainlit, TensorFlow o PyTorch, scikit-learn, NumPy y Pandas.
  • Familiaridad con al menos dos bibliotecas de PLN de código abierto, como spaCy, TorchText, fastai.text o FARM Haystack.
  • Conocimientos de técnicas de procesamiento de texto, incluidas expresiones regulares, análisis de tokens y palabras, corrección ortográfica, reducción de ruido, segmentación de oraciones y agrupación.
  • Experiencia práctica de implementación con BERT u otros modelos transformadores ajustados para clasificación de secuencias, reconocimiento de entidades con nombre o respuesta a preguntas.
  • Familiaridad con Docker y con entornos pipenv, conda o Poetry.
  • Conocimientos de prácticas de gestión de proyectos Python, incluidos setup.py, registro, pytest, importaciones relativas y documentación Sphinx.
  • Familiaridad con los flujos de trabajo de GitHub.
  • Experiencia con servicios de GCP, incluidos BigQuery, Cloud Functions, Cloud Run, Cloud Build y Vertex AI.
  • Conocimientos prácticos de herramientas de código abierto para evaluación comparativa y generación de resúmenes.
  • Experiencia utilizando recursos de GPU y CPU en entornos de nube y locales.
  • Capacidad para utilizar plataformas en la nube para cargas de trabajo de ingeniería de datos, big data y aprendizaje automático.
  • Experiencia con Docker, docker-compose y capacidades experimentales de Docker.
  • Familiaridad con Airflow y Kubeflow.
  • Experiencia con CI/CD y herramientas de infraestructura como código, como Terraform.
  • Experiencia con Kubernetes u otras plataformas de contenedores, incluidos Helm y Argo Workflows.
  • Capacidad para crear API de IA conformes, éticas, seguras y protegidas.
  • Experiencia desarrollando interfaces de usuario o visualizaciones con Gradio, Dash, Streamlit, React o Django.
  • Experiencia en computación distribuida con Spark, Dask, RAPIDS AI o cuDF.
  • Capacidad para crear API de Python con FastAPI, Flask o Django.
  • La experiencia con Elasticsearch y Apache Solr es ventajosa; también es relevante la experiencia con bases de datos vectoriales.
  • Experiencia trabajando con LLM como GPT-5, Gemini, Kimi o Seedance.
  • Experiencia en todo el ciclo de vida de modelos de IA generativa, incluido el entrenamiento, las pruebas, la implementación y la supervisión del rendimiento.
  • Experiencia desarrollando y manteniendo canalizaciones de IA multimodales para texto, imagen y audio.
  • Experiencia práctica implementando chatbots o agentes conversacionales a escala en diversas fuentes de datos.
  • Experiencia creando herramientas de generación de imágenes o traducción con modelos de difusión latente, como Stable Diffusion o Instruct Pix2Pix.
  • Dominio del trabajo con datos estructurados y no estructurados a gran escala.
  • Experiencia gestionando conjuntos de datos y resultados de IA generativa a gran escala.
  • Sólidas habilidades de comunicación y colaboración entre regiones geográficas.

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