Funciones

Plataformas de aceleración de hardware para IA de borde (2-3 meses):

• Explora las capacidades y las ventajas y desventajas de las principales plataformas de aceleración de IA.
• Implementarás arquitecturas de redes neuronales de vanguardia, ejecutarás modelos optimizados para el borde y evaluarás el rendimiento de diversas soluciones de hardware.
• Esto te proporcionará información crucial sobre cómo las diferentes plataformas gestionan las cargas de trabajo de IA reales, lo que te ayudará a tomar decisiones para aplicaciones específicas de borde.

Contribuye a soluciones de cuantificación multiplataforma (2-3 meses):

• Profundiza en los desafíos de la cuantificación para la IA de borde.
• Contribuye a la investigación de nuevas metodologías para desarrollar estrategias que desvinculen la cuantificación de las herramientas específicas de hardware, lo que permite una implementación de modelos más flexible y eficiente en todas las plataformas.
• Tu trabajo respaldará aplicaciones de IA más robustas y rentables en escenarios de borde reales.

Requisitos

• Licenciatura en Ingeniería o Informática y que actualmente esté cursando un Máster en un campo relacionado con la Inteligencia Artificial.
• Experiencia en conceptos y marcos de aprendizaje profundo.
• Cómodo/a trabajando con Python.
• Sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas.
• Proactividad y capacidad para trabajar de forma independiente cuando sea necesario.

Se valora

• Experiencia en IT o sistemas embebidos.
• Familiaridad con Docker y la contenedorización.
• Comprensión de las técnicas de optimización y compresión de redes neuronales.

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