AI Engineer

✨¿Pero todavía no conoces qué hace Newtral? 🤔

Seguro que alguna vez te ha llegado un mensaje del tipo “El sábado WhatsApp será de pago. Para no ser facturada, reenvía este mensaje a 7 personas y el logo se volverá violeta con purpurina y de la luz del móvil saldrá un zombie…” (bueno, o algo parecido, ¿no?). Pues, Newtral se dedica a que estos bulos y noticias falsas no se expandan, proporcionando información verificada través de plataformas digitales y medios de comunicación.

Fundada en 2018, siempre ha destacado por su enfoque innovador en el periodismo y la lucha contra la desinformación. Ya se ha convertido en un referente en el espacio de la verificación de hechos y la información precisa en el panorama mediático español.

¿Sabías que utilizan técnicas avanzadas de verificación de datos e inteligencia artificial para desentrañar la veracidad de las noticias y declaraciones? 

Además, otro de los puntos fuertes de Newtral es su equipo de periodistas altamente capacitados y su compromiso con la integridad periodística. Pertenecen a la International Fact-Checking Network y colaboran con organizaciones internacionales como TikToK en iniciativas de verificación de noticias.

Newtral también produce contenido original en formato de video y texto, abordando una amplia gama de temas de actualidad. Esto incluye coberturas de eventos importantes, análisis político y reportajes de investigación, como este, tan interesante, sobre las vacunas contra el cáncer.

Los últimos 5 años han estado trabajando en la automatización de los procesos de verificación utilizando siempre fuentes oficiales y contrastadas para desmentirlas. Son expertos en la construcción de IA capaces de analizar vídeo, audio o texto y detectar dónde puede haber indicios de falsedad.

✨Un salto adelante…

Como ves, llevan unos cuantos años peleándose con la desinformación y ahora quieren utilizar este conocimiento acumulado para escalar sus soluciones de verificación de datos a otros entornos. Están creando un MVP para la protección contra ataques de desinformación, y construyendo una API para la moderación de contenido que permita evitar, por ejemplo, que el anuncio de una marca aparezca en un medio que publica fake news o proteger plataformas sociales de la enorme desinformación que hay ahora en ellas.

¿Sabías que hay personas que se dedican a crear bulos específicamente en estas webs para dañar a ciertas marcas? 😯

¿No es increíble? ¡Quédate, que tengo más para ti!

✨Ya, ya… Pero, ¿dónde encajo yo en esta historia?

Están montando un equipo muy chulo, liderado por un AI Lead al que también estamos ayudando desde Manfred a encontrar. El equipo de Inteligencia Artificial actualmente está compuesto por tres ingenieros de Deep Learning y su necesidad ahora está en hacerlo crecer. 

Buscan sobre todo a personas que piensen fuera de la caja, que disfruten con el desarrollo de IA desde el punto más holístico de la palabra. Tu trabajo como AI Engineer estará enfocado en la mejora de la precisión y las capacidades de un producto que se ha construido íntegramente mediante las últimas técnicas aplicadas al procesamiento de lenguaje natural (NLP), fundamentalmente nuevos desarrollos sobre modelos Transformers e IA generativa. Se enfrentan a un problema multilingüe y multimodal, por lo que si te gustan los retos este es tu sitio.

En Newtral, trabajan sobre todo con experimentos, utilizando infinidad de lenguajes que han ido cambiando a lo largo del tiempo para adaptarse, aunque actualmente reina Python y NodeJS como sus lenguajes de cabecera. Trabajan, sobre todo, en la generación de modelos IA propios para identificar señales que detecten elementos poco confiables, principalmente en artículos periodísticos, entrevistas, vídeos, etc. Para ello, trabajan con detectores de lenguaje emocional, toxicidad y comparación de datos contrastados. 

Las principales áreas de trabajo del equipo de IA incluyen tareas como: question answering, text classification, information retrieval, information grouping, text generation y summarization.

En estos momentos, están enfocados en el trabajo desde el punto de vista del lenguaje, pero querrían evolucionar a un entorno multi-modal donde también tengan cabida variables como el audio y el vídeo.

Su match perfecto lo harás si eres de los/las que disfruta cuando Stackoverflow no responde a un reto técnico y hay que trabajar bajo pruebas-error. Configurarás tus propios datasets, podrás contribuir a avanzar el ‘state of the art’ de la verificación automatizada y evaluarás tus modelos con usuarios finales. Aquí te tocará trabajar con Bases de datos no relacionales, productizando y dockerizando tus propias APIs. La capacidad de aprender nuevos stacks y herramientas para llevar a cabo los desafíos técnicos será parte de tu día a día.