AI Software Engineer

Descripción

Empresa: NXP Semiconductors

Buscamos Ingenieros de IA para contribuir al diseño, desarrollo y optimización de la infraestructura de model‑zoo para soportar cargas de trabajo de visión por computadora, IA generativa y LLM de próxima generación. Trabajarás en flujos de compilación, inferencia y rendimiento para aceleradores de IA, además de construir demostraciones y pipelines de benchmarking.

Experiencia requerida

3+ años en Machine Learning o campos afines, con título en Ingeniería Electrónica, Computación, Sistemas, Robótica o similar.

Responsabilidades

Colaborar en la ampliación del model‑zoo basado en CNN; agregar nuevos modelos en Python y C++; mejorar precisión en ~50 modelos; reimplementar variantes en PyTorch; usar MCW para optimización y poda; automatizar pruebas y optimización; desarrollar plugins de gstreamer/nnstreamer y pipelines de inferencia; construir demos de alta calidad. Contribuir al desarrollo del model‑zoo de LLM/VLM usando Hugging Face, integrar variantes de LLM y VLM, desarrollar frameworks de pruebas automatizadas y CI con Jenkins, ejecutar benchmarking y profiling de rendimiento.

Conocimientos técnicos

Python (scripting de IA y automatización), C/C++ (trabajo de bajo rendimiento), arquitecturas de deep learning (CV, NLP, modelos generativos), frameworks de benchmarking de LLM (MMLU, HumanEval, GSM8K, ARC Challenge, GPQA), Hugging Face APIs, Linux, GitHub, CI/CD, pruebas automatizadas. Deseable: NPU, compiladores, TensorFlow, PyTorch, Caffe, ONNX.

Habilidades

Capacidad para trabajar de forma independiente y en equipo, fuerte aptitud para aprender nuevas herramientas y tecnologías rápidamente.

Prestaciones y beneficios

Cultura de trabajo inclusiva, colaborativa e impulsada por la innovación; libertad para explorar ideas; contribuir a tecnologías de punta; crecimiento técnico. Experiencia práctica con hardware acelerador de IA, SDKs de NXP y soluciones de IA de próxima generación. Exposición a pipelines de IA de extremo a extremo, metodologías de benchmarking y desarrollo de model‑zoo. Entorno de aprendizaje enfocado en innovación, optimización de rendimiento y despliegue práctico de cargas de trabajo de IA.