Ingeniero/a de machine learning
Investigación en IARemotoJornada completa
Evalúa, adapta y lleva a producción los modelos de imagen y video que impulsan cada app, desde el entrenamiento de LoRA hasta el Prompt que se envía al proveedor.
Sobre Rendair
Rendair es una plataforma de visualización creada para arquitectos, diseñadores de interiores y profesionales inmobiliarios. Nuestras herramientas combinan modelos de IA avanzados con flujos de trabajo intuitivos para que puedas generar imágenes de alta calidad, animaciones y variaciones de diseño en segundos. Más de un millón de personas en 180 países la usan. Somos un equipo pequeño, distribuido y en crecimiento.
El puesto
Tu trabajo será definir lo que los modelos pueden hacer por los arquitectos y garantizar que funcionen de forma fiable. Evaluarás nuevos modelos, los ajustarás y entrenarás adaptadores para proyectos de arquitectura, diseñarás los pipelines y los Prompts de cada app, y medirás la calidad para que el equipo de producto pueda tomar decisiones.
Qué harás
- Evaluar nuevos modelos de imagen y video en tareas de arquitectura y recomendar cuáles llevar a producción
- Entrenar y ajustar adaptadores (LoRA y similares) para materiales, Estilos y tipos de dibujo
- Diseñar, junto con el equipo de producto, los pipelines y las estrategias de Prompt de las Apps
- Crear conjuntos de evaluación y métricas que nos permitan saber cuándo algo ha mejorado
- Colaborar con los ingenieros de infraestructura para llevar los modelos a producción
Qué buscamos
- Experiencia práctica entrenando o ajustando modelos de difusión
- Sólidos conocimientos de PyTorch y soltura con Diffusers y el ecosistema de HuggingFace
- Criterio práctico para evaluar modelos, más allá de la curva de pérdida
- Experiencia llevando un modelo de un notebook a un servicio
- Buena capacidad de redacción
Se valorará: experiencia con condicionamiento de Estilo mediante ControlNet, conversión de imagen a 3D, modelos de video o formación en arquitectura o diseño.
Cómo trabajamos
Jornada completa, en remoto, dentro del equipo de investigación en IA y con comunicación directa con el CTO.