Ingeniero de ML Aplicada Sénior – Sistemas Impulsados por Física y Optimización

• Máster o doctorado en Matemáticas Aplicadas, Computación Científica, Ciencias de la Computación, Ingeniería Eléctrica o un campo relacionado

• Más de 5 años de experiencia aplicando computación científica y optimización a problemas del mundo real (por ejemplo, sistemas de RF, EM o de medición)

• Sólida experiencia práctica con arquitecturas de ML modernas (GNNs, Transformers, Vision Models, Neural Operators)

• Experiencia práctica con modelos generativos (GANs, VAEs, Diffusion)

• Conocimientos en optimización bayesiana y numérica y ajuste de hiperparámetros

• Experiencia aplicada con aprendizaje por refuerzo (PPO, DDPG, SAC)

• Competencia en Python, C++, CUDA y optimización del rendimiento de GPU

• Experiencia con entrenamiento distribuido/multi-GPU en HPC o la nube (Slurm, MPI, AWS)

• Sólida disciplina de ingeniería de software (pruebas, CI/CD, diseño modular)

• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración en equipos multidisciplinares

• Experiencia aplicando modelos de ML/RL/generativos al ajuste de parámetros, aumento de datos o exploración de diseños

• Familiaridad con las herramientas de simulación de Keysight (ADS, RFPro, EMPro, Signal Studio, RaySim)

• Publicaciones o patentes en ML científico, modelado generativo, RL u optimización

• Experiencia desplegando sistemas de ML/RL en producción o flujos de trabajo integrados

Keysight está a la vanguardia de la innovación tecnológica, ofreciendo avances y conocimientos de confianza en diseño electrónico, simulación, prototipado, pruebas, fabricación y optimización. Nuestros ~15.000 empleados crean soluciones de clase mundial en los mercados de comunicaciones, 5G, automoción, energía, cuántica, aeroespacial, defensa y semiconductores para clientes en más de 100 países. Obtenga más información sobre lo que hacemos.

Nuestra cultura galardonada abraza una visión audaz de hacia dónde puede llevarnos la tecnología y la pasión por abordar problemas desafiantes con soluciones pioneras en la industria. Creemos que cuando las personas sienten un sentido de pertenencia, pueden ser más creativas, innovadoras y prosperar en todos los puntos de sus carreras.

Los AI Labs de Keysight son un grupo global de I+D que lidera la integración de machine learning, IA generativa en las soluciones de prueba, medición y diseño de Keysight. Nuestra misión es transformar la forma en que los ingenieros diseñan, simulan y validan sistemas avanzados —desde 6G y semiconductores hasta cuántica y automoción— integrando la IA en todos nuestros flujos de trabajo.

Como Senior Applied Machine Learning Engineer, diseñarás, implementarás y desplegarás arquitecturas de ML de última generación que fusionen conocimientos de física, optimización numérica y técnicas modernas de IA.

Contribuirás a la construcción de sistemas de ML escalables y explicables, desde GNNs y Transformers conscientes de la geometría hasta aprendizaje por refuerzo y modelos generativos, que impulsen la automatización del diseño, la detección de anomalías y la optimización en las plataformas de próxima generación de Keysight.

• Colaborar con expertos de Keysight en los dominios de RF, EM, circuitos y medición para traducir las restricciones físicas y los flujos de trabajo de diseño en formulaciones preparadas para ML.
• Diseñar e implementar arquitecturas de ML avanzadas:
  • Graph Neural Networks (GNNs) para el modelado consciente de la geometría/topología
  • Transformers para datos secuenciales y multimodales
  • Vision Models (CNNs, ViTs) para la detección basada en campos o espectrogramas
  • Generative Models (GANs, Diffusion) para el aumento de datos y la generación de candidatos de diseño
• Aplicar métodos avanzados de optimización y control:
  • Optimización bayesiana, basada en gradientes y libre de gradientes
  • Reinforcement Learning (PPO, DDPG, SAC) para tareas de ajuste y control continuo
• Desarrollar pipelines de entrenamiento e inferencia escalables (multi-GPU, HPC, AWS) garantizando la eficiencia y la fiabilidad.
• Escribir código listo para producción en Python, C++ y CUDA, integrándolo con pipelines de CI/CD y herramientas de perfilado de rendimiento.
• Realizar benchmarks de modelos de ML y RL frente a simuladores físicos y conjuntos de datos de medición para asegurar la robustez y la reproducibilidad.
• Colaborar con los equipos de producto para integrar módulos de optimización y generativos basados en IA/ML en el software de Keysight.
• Mantenerse al día con las últimas investigaciones en ML, RL e IA generativa; evaluar y prototipar nuevas técnicas prometedoras.