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Data scientist: machine learning / deep learning (san fernando de henares)

San Fernando de Henares
Indra Group
Publicada el 25 abril
Descripción

¿Te gustaría liderar proyectos que contribuyan a la evolución tecnológica global en el sector ATM?

Trabajar en el sector ATM de Indra te permite estar a la vanguardia de la tecnología, desarrollando soluciones innovadoras que transforman la industria del tráfico aéreo. Como Ingeniero/a en IA con experiencia en Reinforcement Learning, tendrás la oportunidad de trabajar en proyectos de alto impacto que mejorarán la seguridad y eficiencia del tráfico aéreo a nivel mundial.

¿Qué encontrarías en Indra si te animas a ser parte del equipo?

✅ Autonomía y Flexibilidad : Tendrás libertad para organizar tu trabajo, con una conciliación real y adaptada a tu ritmo.

✅ Ambiente Transparente y Cercano : Comunicación directa y sincera con tu responsable, donde tu trabajo es siempre valorado.

✅ Proyectos Innovadores : Trabajarás con tecnología de vanguardia, tanto a nivel nacional como internacional.

✅ Equipo Humano : Un ambiente saludable, colaborativo y cercano donde todos remamos en la misma dirección.

✅ Crecimiento Profesional : Oportunidades constantes para evolucionar en roles, responsabilidades y salario.

✅ Estabilidad y Futuro : Proyectos a largo plazo en una empresa líder, con seguridad financiera.

✅ Impacto Global : Tu trabajo tendrá un impacto directo en proyectos internacionales de alta relevancia.

✅ Movilidad Nacional e Internacional : Oportunidades de crecer en proyectos dentro y fuera de España.

✅ Formación continuada en Open University, además de acceso abierto para nuestros profesionales a la plataforma Udemy for Business, con más de 3.000 cursos especializados

✅ Otros Ventajas : Salario competitivo y más, que detallaremos en la primera llamada.

Desarrollo de Modelos de Aprendizaje por Refuerzo

- Diseñar y desarrollar modelos avanzados de RL utilizando bibliotecas especializadas como Stable-Baselines3, Ray RLlib, PyTorch o TensorFlow.
- Implementar algoritmos de RL como Q-Learning, PPO, SAC, y enfoques de frontera como Deep Q-Networks (DQN) y Model-Based RL para optimizar la toma de decisiones en entornos de tráfico aéreo.
- Crear y personalizar entornos de simulación utilizando herramientas como Gymnasium o simuladores específicos para probar y validar los modelos de RL.
- Desarrollar entornos que reflejen las complejidades y dinámicas del tráfico aéreo para asegurar la efectividad de los modelos.

Optimización y Diseño de Recompensas

- Diseñar sistemas de recompensas que incentiven comportamientos óptimos en los modelos de RL.
- Optimizar los parámetros y estrategias de los modelos para maximizar su rendimiento en entornos simulados.
- Implementar enfoques avanzados de RL multi-agente para sistemas colaborativos en la gestión del tráfico aéreo.
- Desarrollar modelos que permitan la cooperación y coordinación entre múltiples agentes para mejorar la eficiencia y seguridad del tráfico aéreo.

Despliegue y Mantenimiento de Modelos

- Utilizar herramientas de despliegue como Docker o Kubernetes para implementar los modelos en entornos de producción.
- Integrar flujos de trabajo CI/CD para asegurar la actualización y mantenimiento continuo de los modelos.

En Indra, valoramos la innovación y la excelencia técnica. Si tienes un dominio avanzado de Python, experiencia en algoritmos de RL, y estás listo para enfrentar desafíos complejos en la gestión del tráfico aéreo, ¡queremos conocerte!

No te preocupes si no cumples el 100% de lo que buscamos. ¡Anímate, conoce nuestra propuesta y danos la oportunidad de conocerte!

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