Desarrollador de Inteligencia Artificial en Levita Magnetics

En Levita Magnetics desarrollamos tecnologías disruptivas para cirugía con beneficio directo al paciente, a los cirujanos y a los proveedores de salud. Actualmente estamos desarrollando una plataforma robótica para cirugías laparoscópicas. En el marco de esta plataforma tenemos un proyecto de control de cámara semi-autonómo (el "autopilot" de las cámaras laparoscópicas) para mejorar y llevar a otro nivel la experiencia de los cirujanos.

Buscamos un ingeniero o ingeniera en computación para desarrollar algoritmos de visión por computador, machine learning y otros desarrollos de software para la plataforma en el marco del proyecto Autopilot de Cámara.
En particular las responsabilidades del cargo son:

• Desarrollo de software (IA) para entender qué están mirando los robots durante la cirugía (detectar y entender herramientas de cirugía, órganos, contexto, etapas, etc).
• Ayudar en mantener el flujo de IA, desde la generación de datos, desarrollo de algoritmos, training y testing de modelos, deployment, etc.
• Ayudar en desarrollar y mantener la infraestructura necesaria para desarrollar flujos de IA.
• Un porcentaje de tiempo destinado a otros desarrollos de software dentro de la empresa (servicios de cloud, aplicaciones de la plataforma robótica, etc.)

• Al menos 1 año de experiencia trabajando con algoritmos de lA en la industria o en academia.
• Conocimiento de Python 3
• Experiencia en Aprendizaje Profundo (DL) y en alguno de sus framework (pytrch, tensor flow, etc).
• Experiencia para trabajar en servidores con Linux
• Proactividad, motivación por desafíos intelectuales y creatividad, combinado con alto grado de responsabilidad y autonomía.
• Capacidad de trabajo en equipo
• Conocimiento avanzado en Ciencias de la Computación
• Inglés avanzado

• Magíster o PhD en Computación, IA o relacionado.
• Experiencia en AWS o Google Cloud Platform
• Conocimiento avanzado de Git
• Experiencia en alguno o varios tópicos entre: Object Detection, Object Tracking, Video Object Segmentation, Video/Scene Understanding, Weakly o Self-supervised Learning.