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          Head of Solution Architecture - Autonomous Computing - Amazon Web Services, Inc. - Seattle, WA      Comment   Translate Page      
AWS customers are looking for ways to change their business models and solve complex business challenges with machine learning (ML) and deep learning (DL)...
From Amazon.com - Sat, 02 Mar 2019 07:51:26 GMT - View all Seattle, WA jobs
          Principal Product Manager, AWS IoT Devices - Amazon.com Services, Inc. - Seattle, WA      Comment   Translate Page      
Amazon IoT is looking for a principal product manager to continue bringing capabilities such as machine learning and deep learning to the edge using AWS...
From Amazon.com - Fri, 12 Apr 2019 07:54:00 GMT - View all Seattle, WA jobs
          Technical Marketing Engineer, ONTAP AI & Analytics - NetApp - Research Triangle Park, NC      Comment   Translate Page      
A strong candidate will bring knowledge, experience, and passion for the movement towards NVIDIA GPUs to power all modern Deep Learning software frameworks,...
From NetApp - Mon, 11 Feb 2019 18:15:31 GMT - View all Research Triangle Park, NC jobs
          Technical Marketing Engineer, ONTAP AI & Analytics - NetApp - Sunnyvale, CA      Comment   Translate Page      
A strong candidate will bring knowledge, experience, and passion for the movement towards NVIDIA GPUs to power all modern Deep Learning software frameworks,...
From NetApp - Mon, 11 Feb 2019 18:15:30 GMT - View all Sunnyvale, CA jobs
          Deep Learning Solution Architect - NVIDIA - Santa Clara, CA      Comment   Translate Page      
NVIDIA is widely considered to be one of the technology world’s most desirable employers. 5+ years delivering Enterprise Accelerated Computing (HPC, Deep...
From NVIDIA - Tue, 06 Nov 2018 01:54:48 GMT - View all Santa Clara, CA jobs
          Senior Solutions Architect - Autonomous Driving - NVIDIA - Santa Clara, CA      Comment   Translate Page      
Be an internal champion for Deep Learning and HPC among the NVIDIA technical community. Our success has been based on laser-focused industry vertical business...
From NVIDIA - Sat, 30 Mar 2019 01:59:27 GMT - View all Santa Clara, CA jobs
          Comment on Elon Musk Announces April 22 As Start Of Tesla Full Self Driving by Fred      Comment   Translate Page      
Nvidia autochauffeur (AP2.5) can probably run NN inference without much limitation, hardware is not the issue for FSD, it s a software (very optimistic use of NN) and sensor (or lack of solid state lidar) issue. but fell free to give them your $$$ as they ask for it, but dont expect to get anything for it ;-) Expect ot hear all the right buzz words in this desperate attempt to pump the stock, :NN, deep learning, Uber, etc...
          Deep Learning: Fundamentals, Theory and Applications      Comment   Translate Page      
#source%3Dgooglier%2Ecom#https%3A%2F%2Fgooglier%2Ecom%2Fpage%2F2019_04_14%2F284836\Название: Deep Learning: Fundamentals, Theory and Applications
Автор: Kaizhu Huang, Amir Hussain
Издательство: Springer
ISBN: 3030060721
Год: 2019
Страниц: 168
Язык: английский
Формат: pdf (true), epub
Размер: 20.7 MB

The purpose of this edited volume is to provide a comprehensive overview on the fundamentals of Deep Learning (DL), introduce the widely-used learning architectures and algorithms, present its latest theoretical progress, discuss the most popular deep learning platforms and data sets, and describe how many deep learning methodologies have brought great breakthroughs in various applications of text, image, video, speech and audio processing. Deep learning (DL) has been widely considered as the next generation of Machine Learning (ML) methodology.
          Scientifique en apprentissage profond/Deep Learning Scientist - Huawei Canada - Montréal, QC      Comment   Translate Page      
Located in Hong Kong, Shenzhen, Beijing, London, Paris, Montreal, Toronto and Edmonton, Noah’s Ark Lab is the flagship AI research lab of Huawei Technologies....
From Huawei Canada - Thu, 11 Oct 2018 23:46:40 GMT - View all Montréal, QC jobs
           Comment on How to Load Large Datasets From Directories for Deep Learning with Keras by Jason Brownlee       Comment   Translate Page      
Well done, I'm happy to hear that.
          Deep learning tests billions of graphene combos in 2 days | Artificial Intelligence - Futurity: Research News      Comment   Translate Page      
Researchers are applying one of the first uses of deep learning to the field of materials science.

Deep learning refers to the technology computers use to intelligently perform tasks such as recognizing language and driving autonomous vehicles, inform Eric Stann, Research News Strategist at News Bureau - University of Missouri.


Photo: Getty Images

Discovering how atoms—such as a single layer of carbon atoms found in graphene, one of the world’s strongest materials—work to create a solid material is currently a major research topic in the field of materials science, or the design and discovery of new materials.

“You can train a computer to do what it would take many years for people to otherwise do,” says lead researcher Yuan Dong, a research assistant professor of mechanical and aerospace engineering at the University of Missouri. “This is a good starting point.”
Dong worked with Jian Lin, an assistant professor of mechanical and aerospace engineering, to determine if there was a way to predict the billions of possibilities of material structures created when non-carbon atoms replace certain carbon atoms in graphene...

Researchers envision future uses of this artificial intelligence assistive technology in designing many different graphene related or other two-dimensional materials. These materials could be applied to the construction of LED televisions, touch screens, smartphones, solar cells, missiles, and explosive devices.
Read more...

Additional resources
Original Study- DOI: 10.1038/s41524-019-0165-4 

Source: Futurity: Research News

           Comment on How to Develop a Deep Learning Photo Caption Generator from Scratch by Jason Brownlee       Comment   Translate Page      
Sorry to hear that. It sounds like a hardware fault. Perhaps try searching/posting about it on stackoverflow?
          The evolution of data and disparate systems      Comment   Translate Page      
The weird thing about evolution is that it affects us even though we are deeply aware of its mechanisms and processes. There's something unavoidable and inexorable about it. While that's true of physical processes governed by natural selection, perhaps it's less true of human culture and technology. Or is it? Over the long history of IT and its use in and by big business, we've seen constant innovation, sometimes incremental in progress but sometimes radically discontinuous. Consider the steady march of microprocessor performance in the former case and the sudden AI deep learning revolution for the latter. But in both… [Continue Reading]

          Principal Product Manager, AWS IoT Devices - Amazon.com Services, Inc. - Seattle, WA      Comment   Translate Page      
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From Amazon.com - Fri, 12 Apr 2019 07:54:00 GMT - View all Seattle, WA jobs
          Data Scientist      Comment   Translate Page      
CA-Mountain View, AI/ML Technology Groundbreaking Startup! * Those authorized to work in U.S. are encouraged to apply * If you are a Data Scientist with strong experience in either (convex) Optimization, Stochastic Processes, Deep Learning or reinforcement learning, please read on! Silicon Valley based start-up, we are on a quest to be the most powerful source of health & well-being on the planet. Using cutting-edg
          Principle Data Scientist (Machine Learning Engineer) - FanMetrix inc. - Montréal, QC      Comment   Translate Page      
Artificial Neural Networks, Gradient Boosting, Deep Learning, Clustering Algorithms, Linear Regression, Logistic Regression, Nearest Neighbors, Random Forests,...
From Indeed - Fri, 22 Mar 2019 17:35:26 GMT - View all Montréal, QC jobs
          Scientifique en apprentissage profond/Deep Learning Scientist - Huawei Canada - Montréal, QC      Comment   Translate Page      
Located in Hong Kong, Shenzhen, Beijing, London, Paris, Montreal, Toronto and Edmonton, Noah’s Ark Lab is the flagship AI research lab of Huawei Technologies....
From Huawei Canada - Thu, 11 Oct 2018 23:46:40 GMT - View all Montréal, QC jobs
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From Amazon.com - Sat, 02 Mar 2019 07:51:26 GMT - View all Seattle, WA jobs
          Innovative Growth of Deep Learning System Market In Near Future By Top Players NVIDIA, Intel …      Comment   Translate Page      
This report titled as Deep Learning System Market, gives a brief about the comprehensive research and an outline of its growth in the market globally.
          AI Technology And Gender Inequality – Analysis      Comment   Translate Page      
In fact, pattern recognition based on deep learning plays an important role in companies that collect big data, including image, speech, and texts.
          Market Insights of Deep Learning Chipset Market by Top Key Players, Size, Subdivision & Market …      Comment   Translate Page      
Deep Learning Chipset Market reports provides a comprehensive overview of the global market size and share. Deep Learning Chipset market data ...
          Technical Marketing Engineer, ONTAP AI & Analytics - NetApp - Research Triangle Park, NC      Comment   Translate Page      
A strong candidate will bring knowledge, experience, and passion for the movement towards NVIDIA GPUs to power all modern Deep Learning software frameworks,...
From NetApp - Mon, 11 Feb 2019 18:15:31 GMT - View all Research Triangle Park, NC jobs
          Computer Vision Engineer      Comment   Translate Page      
CA-Mt View, ENGINEER Computer Vision Engineer-AI. Master's in Sys Eng/ CS/Related. Know -ledge of deep learning & computer vision. JD.com American Technologies Corp., Mt View. Email: career-sv@jd.com for Job #23
          Technical Marketing Engineer, ONTAP AI & Analytics - NetApp - Sunnyvale, CA      Comment   Translate Page      
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From NetApp - Mon, 11 Feb 2019 18:15:30 GMT - View all Sunnyvale, CA jobs
          Senior Solutions Architect - Autonomous Driving - NVIDIA - Santa Clara, CA      Comment   Translate Page      
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From NVIDIA - Sat, 30 Mar 2019 01:59:27 GMT - View all Santa Clara, CA jobs
          Deep Learning Solution Architect - NVIDIA - Santa Clara, CA      Comment   Translate Page      
NVIDIA is widely considered to be one of the technology world’s most desirable employers. 5+ years delivering Enterprise Accelerated Computing (HPC, Deep...
From NVIDIA - Tue, 06 Nov 2018 01:54:48 GMT - View all Santa Clara, CA jobs
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AWS customers are looking for ways to change their business models and solve complex business challenges with machine learning (ML) and deep learning (DL)...
From Amazon.com - Sat, 02 Mar 2019 07:51:26 GMT - View all Seattle, WA jobs
          Senior AI/Deep Learning Software Engineer - St Josephs Hospital and Medical Center - Phoenix, AZ      Comment   Translate Page      
Ability to align business needs to development and machine learning or artificial intelligence solutions. Experience in natural language understanding, computer...
From Dignity Health - Tue, 27 Nov 2018 03:06:49 GMT - View all Phoenix, AZ jobs
          El síndrome de vivir con miedo a convertirte en un programador oxidado       Comment   Translate Page      

El síndrome de vivir con miedo a convertirte en un programador oxidado #source%3Dgooglier%2Ecom#https%3A%2F%2Fgooglier%2Ecom%2Fpage%2F2019_04_14%2F468831

Según The Language List, desde 1991 ha habido 2.500 lenguajes de programación, aunque en la actualidad podríamos reducirlos a 258 según el TIOBE Index (que se actualiza cada mes). Y eso que este ranking no consideran lenguajes de programación a HTML y XML al no ser Turing completo. Con tanta oferta, variedad y cambios de tendencias en el mundo de la programación, hemos querido preguntar a los desarrolladores si tienen miedo de quedarse oxidados y cómo se enfrentan a ello.

Y como en botica, hay de todo: desde el que esta constante evolución en los lenguajes de programación le parece un reto y una motivación más al que decide dar un giro a su carrera profesional y abandonar esta parte más técnica.

Siendo desarrollador, debes ser junior toda la vida

Txema Rodríguez tiene 35 años y 12 años de experiencia como desarrollador. Ahora está en el equipo de Android de Jobandtalent como Team Lead. Para él, es evidente que hay aprender nuevos lenguajes constantemente. “El mundo de la programación se basa en un continuo aprendizaje. Siempre hay que preguntarse si el lenguaje o framework que estás usando a diario es el mejor para resolver el problema”. Además, considera que los frameworks y los lenguajes “siempre caducan, así que hay que adaptarse continuamente”, recomendando el post que escribió hace poco Javier Santana sobre ello. “Teniendo unas buenas base de programación e ingeniería del software siempre podrás evolucionar en tu trabajo de desarrollador. En cambio, si te aferras a un lenguaje estás abocado al fracaso y al destierro laboral”, sentencia.

Rodríguez considera que si en esta carrera profesional como desarrollador “te encuentras con nuevos retos y eres capaz de asumir que cada cierto tiempo te toca trabajar con una nueva tecnología donde eres totalmente junior, crecerás como desarrollador y esa presión no la notarás jamás”. Para él, lo más importantes es saber adquirir conocimientos con facilidad. “No debes limitarte a aprender a picar código, si no a tomar decisiones de programación”.

Txema Rodriguez

Java y Kotlin son los principales lenguajes de programación que él domina. “Los años de experiencia se notan por haber recorrido ese camino con anterioridad. Haber cometido errores es bueno cuando se ha aprendido de ellos. Así que mi evolución con lenguajes que domino la mido leyendo código antiguo y analizando cosas que estaban mal. Si no siento cierta vergüenza de algo que hice hace tiempo es que no he evolucionado como programador en ese lenguaje”, reconoce.

Lo que ha cambiado el lenguaje... y lo que queda

Aunque ha crecido profesionalmente con Java y Kotlin, según su visión el tipo de aplicaciones que se hacen ahora han cambiado mucho, sobre todo si echamos la vista atrás unos diez años. “Ahora usamos más microservicios o programación en la nube. También Android ha cambiado mucho desde que empecé en el 2009 con un Android 1.5 casi en pañales a día de hoy. También he ido migrando muchos conceptos aprendidos casi a fuego en la universidad de la programación orientada a objetos a un paradigma más funcional. Y lo que me queda…”.

Pero que los profesionales de este campo se estén renovando y actualizando constantemente es algo, para Txema Rodríguez, bueno y anima a salir de la zona de confort. “Qué mejor forma que hacerlo que con un lenguaje totalmente diferente. Siendo un poco inquieto y acudiendo a eventos como, por ejemplo, el reciente T3chfest, descubres nuevas herramientas y puedes aprender de otros programadores que participan en las charlas”, explica.

En su caso, reconoce que le llaman mucho la atención explorar lenguajes funcionales, como Kotlin en su vertiente funcional (“Scala siempre me ha parecido que tiene una curva de aprendizaje mucho más áspera”, señala) aunque últimamente en su trabajo en Jobandtalent está utilizando más Elixir como principal lenguaje en el backend de las apps móviles (“hemos creado un bootcamp interno para aprender todos, tanto programadores mobile y backend”, nos cuenta).

Otro lenguaje que reconoce que le gustaría dominar más es Python. “No es extraño que se esté escalando puestos entre los lenguaje más populares, casi todas las librerías para hacer cosas de aprendizaje automático o Deep Learning están escritas en Python”, sentencia.

El ingeniero de telecomunicaciones que se convirtió en comercial

Pero no todos quieren seguir desarrollando y profundizando en cuestiones técnicas. Chema Ballarín es ingeniero de telecomunicaciones. Ha trabajado para empresas como Cisco o Dropbox desempeñando diversos puestos. Su experiencia con el código se remonta, sobre todo, a sus primeros años de vida laboral. Tenía que trabajar con los lenguajes que estaban en routers, switches o servidores para configurarlos y programarlos para determinadas tareas, o en páginas web. No tocaba el código fuente, pero sí desarrollaba instrucciones del sistema operativo y otros componentes. Internet OS, HTML, C++ o Python son aquellos con los que más ha trabajado. “Más que configurarlos, he tenido que entenderlos para poder posicionar soluciones”, explica.

Asegura que sus estudios de ingeniería le permiten tener las bases para entender un lenguaje de programación. “En programación hay cosas que son muy comunes: las variables, los procesos, los loops… hay estructuras que las tienes que entender. Cómo se estructuran luego en cada lenguaje (HTML, Python, C+++) es diferente, pero con esa base es más fácil entenderlo y no te lleva tanto tiempo aprender nuevos entornos”.

Pero ahora es director comercial de Eventbrite para España y Portugal por lo que ha dejado a un lado toda la parte más técnica. Una decisión consciente “porque no quería llegar a los 50 años con un trabajo puramente técnico. Es algo que me daba (y me sigue dando) miedo, porque con los años se pierde agilidad, capacidad de absorción de información. Estar al día de todo lo que sale es muy difícil. Me daba un cierto miedo quedarme desfasado”.

Chemaballarin

No solo eso, sino que descarta la posibilidad de aceptar un puesto de trabajo si tuviera una parte importante que fuera hacer código. “Les agradecería la oportunidad pero sé que me costaría tiempo y que no soy tan bueno en este terreno”. Aunque su formación y experiencia no le impedirían volver al mundo de la programación, después de varios años en los que trabajar con código no ha sido su actividad principal, considera que le costaría “el doble, triple o cuatro veces más” que alguien que está acostumbrado a codificar y desarrollar, y más aún con lenguajes más actuales. “Estudié Pascal, que es muy muy antiguo. Alguien que llega ahora de usar nuevas tecnologías y Python va a tener mucha más agilidad que yo”, reconoce.

No lo dicen, pero me miran mal

Aunque se inició como ingeniero de proyectos y preventa, el contacto con el cliente final acabó enganchando a Chema Ballarín, pasando desde los departamentos técnicos empresariales al contacto con el usuario final. “Cada vez me gustaba más esa parte de hablar con el cliente, ver qué necesidades tenían y qué les llevaba a tomar determinadas decisiones”. En este punto reconoce que no todo el mundo entiende que un ingeniero en telecomunicaciones como él acabe en un puesto de director de ventas. “Me miran raro por ser director comercial siendo ingeniero, sobre todo mis amigos de la universidad o antiguos compañeros de trabajo”, quienes al principio no entendían su decisión.

Ballarín cree que, en parte, esta incomprensión se debe a la imagen que se tiene de los comerciales. “Parece que el que te intenta vender algo te intenta engañar o que compres algo que no necesitas”, pero asegura que “quienes trabajamos en venta somos profesionales como cualquier otro responsable que hay en el mercado. Nos preocupamos por entender qué es lo que quiere el cliente y buscar la mejor solución”.

Además, se lamenta de que, sobre todo en España, se sigue contratando mucho por experiencia más que por capacidades. “He tenido la suerte de que la gente ha confiado en mis capacidades para ir de un mercado a otro”, reconoce, añadiendo que, en su opinión, “las innovaciones y los resultados más disruptivos y cambiantes viene de gente que no ha hecho lo mismo durante 15 años, que tiene competencias transversales”.

Teniendo en cuenta que descarta volver a la parte más técnica y que quiere desarrollar su carrera en ventas, ¿volvería a estudiar lo mismo? “Sí, porque me gusta la tecnología y la capacidad que me dio la carrera de trabajar y desarrollar habilidades de soluciones de problemas”.

Además, asegura que intenta estar al día de las nuevas tendencias (más que de la tecnología y “sus detalles”) y que, al ser padre de dos niñas, también está intentando que tengan interés por la programación y robótica. “Si tengo que estudiar el sistema operativo para ayudarlas, lo voy a hacer y podré acompañarlas mejor”, explica.

Ya no desarrollo, pero me paso la vida entre lenguajes

A medio camino entre estos dos profesionales se encuentra Javier Santana, socio en tinybird.co, una consultoría estratégica de datos. “Creo que ahora ya no domino ningún lenguaje”, confiesa sin reparos. “Me limito a usar las partes más básicas de cada lenguaje que me ayudan a resolver el problema”. Sin embargo, Javier Santana reconoce también que a diario sigue utilizando Python y Javascript.

Javier Santana

En su opinión, “los lenguajes en realidad no han evolucionado tanto” aunque lo que sí ha cambiado radicalmente para él son los recursos y herramientas: los entornos de desarrollo, la gestión de dependencias, documentación, tutoriales, charlas, stackoverflow… “Mis conocimientos han ido hacia atrás”, asegura. “He ido olvidando las cosas que son poco usadas para reforzar las que sí uso. Para el resto, stackoverflow y la documentación”.

Sin embargo, reconoce que el desarrollador siente que “nunca es suficiente y siempre quieres aprender cosas nuevas”. Pero esa actualización de conocimientos es algo más que viene por voluntad propia que algo impuesto por la llegada de generaciones más jóvenes ni por otros aspectos en el mundo laboral, como una exigencia por estar a la última de todo. Desde este punto de vista, asegura que “si necesitas aprender algún lenguaje, lo aprendes sobre el terreno”.

En su opinión, como desarrollador “debes aprender a resolver problemas, sea cual sea el lenguaje o la herramienta”. “Los lenguajes van y vienen, los problemas vienen siempre vestidos siempre con el mismo traje”, asegura. Además, y preguntado por si considera que el desarrollador debe estar siempre a la última de todo, su respuesta es clara: no. ¿Su razonamiento para ello? “Básicamente porque la mayoría de cosas nuevas son ruido, repetición de lo que ya se hizo hace años o marketing. Las cosas que realmente perduran algunos años son las interesantes, las que hay que aprender”, señala.

Eso sí, reconoce que le gustaría aprender R porque le parece un lenguaje “muy para un nicho (la estadística) muy interesante”.

El techo como desarrollador

Estos tres profesionales con los que hemos hablado no son unos recién llegados al mercado. Y, salvo Txema Rodríguez, los otros dos reconocen que su día a día no está en la programación más dura. ¿Tienen los desarrolladores un techo (de cristal o no) en sus carreras profesionales?

Adult Coder Coding

“En España se puede vivir de la programación, pero la promoción está limitada”, defiende Ballarín, para quien sí hay un techo como desarrollador de código. “Salvo que estés en una startup, donde sí hay esa carrera a puestos de más responsabilidad, es difícil hacer carrera como desarrollador en la empresa tecnológica de primer nivel en España”.

Algo parecido, aunque con matices importantes, cree Rodríguez, para quien el panorama de startup que hay en España está “a un nivel técnico altísimo”. Por eso, no cree que sea imprescindible irse a otro país como EE.UU. para evolucionar. “Es cierto que allí están las sedes centrales de muchas compañías importantes. Pero cada vez hay más empresas extranjeras que están desembarcando aquí como Amazon para formar equipo”. Además, defiende que en estos años “hemos aprendido mucho en las startups tech, mucho talento que se fue hace unos años está volviendo y viendo cómo han cambiado la forma de trabajar. Yo apostaría por muchas de estas empresas nuevas que están formando equipos técnicos potentes como Cabify, Spotahome, Ontruck, Lingokids, TypeForm, Eventbrite, idealista, Carto y, por supuesto, Jobandtalent”.

Txema Rodríguez reconoce que, al final los programadores senior con los años “acabamos haciendo más tareas de manager”, pero que que depende del tipo de empresa y el entorno. Y expresa un deseo personal, “A mi siempre me gustaría seguir programando, aunque cada vez tenga más responsabilidades de gestión de personas y tomar decisiones sobre proyectos. Creo que siempre intentaré sacar un hueco para programar, aunque sea difícil. Además es la mejor forma de dar buenos consejos a los junior del equipo, si te sigues manteniendo fresco en la tecnología más que detrás de un tablón de Jira, simplemente”.

De hecho, Rodríguez asegura que buena parte de lo que aplico a día de hoy “lo he aprendido en mi horario laboral, en entornos donde puedes trabajar con gente muy senior y, también de toda la gente nueva que entra a trabajar con nuevas ideas. De todos ellos aprendes cosas nuevas”.

Por su parte, Javier Santana, que hace más de 5 años que no se considera desarrollador, cree que es “absurdo” pensar que teniendo un cargo mayor debes dejar de desarrollar. “Desarrollar es un conocimiento básico y horizontal, igual que saber escribir o usar el correo electrónico y cualquiera en una empresa que pretenda sobrevivir las próximas décadas tendrá que pasar por el aro. Por algo los corporates invierten millones en transformación digital”.

Y tampoco cree que se tenga que residir en determinados países para poder hacer carrera en el mundo de la programación. “Salvatore Sanfilippo vive en el sur de Italia y hace software usado por todo el mundo (redis). Lo mismo puedo decir de muchos otros desarrolladores. El problema es que la gente de Estados Unidos vende mucho mejor lo que hace (en parte por el idioma) y creemos que el mejor software se hace allí. Si por "carrera" queremos decir salarios, hay empresas en España que paga muchísimo mejor que empresas estadounidenses en relación al nivel de vida. Está bien salir, pero para ser mejor persona (que te hará mejor desarrollador, claro)”.

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La noticia El síndrome de vivir con miedo a convertirte en un programador oxidado fue publicada originalmente en Xataka por Arantxa Herranz .


          Adapt a python code from command line to Jupyter Notebook      Comment   Translate Page      
A few days back I got a code to be run in command line, And it is configured to run without any user interaction (argeparse), but I like to go step by step , so want my deep learning code in Jupyter notebook or google colab... (Budget: $10 - $30 USD, Jobs: Machine Learning, Python, Software Architecture)
          El síndrome de vivir con miedo a convertirte en un programador oxidado       Comment   Translate Page      

El síndrome de vivir con miedo a convertirte en un programador oxidado #source%3Dgooglier%2Ecom#https%3A%2F%2Fgooglier%2Ecom%2Fpage%2F2019_04_14%2F488128

Según The Language List, desde 1991 ha habido 2.500 lenguajes de programación, aunque en la actualidad podríamos reducirlos a 258 según el TIOBE Index (que se actualiza cada mes). Y eso que este ranking no consideran lenguajes de programación a HTML y XML al no ser Turing completo. Con tanta oferta, variedad y cambios de tendencias en el mundo de la programación, hemos querido preguntar a los desarrolladores si tienen miedo de quedarse oxidados y cómo se enfrentan a ello.

Y como en botica, hay de todo: desde el que esta constante evolución en los lenguajes de programación le parece un reto y una motivación más al que decide dar un giro a su carrera profesional y abandonar esta parte más técnica.

Siendo desarrollador, debes ser junior toda la vida

Txema Rodríguez tiene 35 años y 12 años de experiencia como desarrollador. Ahora está en el equipo de Android de Jobandtalent como Team Lead. Para él, es evidente que hay aprender nuevos lenguajes constantemente. “El mundo de la programación se basa en un continuo aprendizaje. Siempre hay que preguntarse si el lenguaje o framework que estás usando a diario es el mejor para resolver el problema”. Además, considera que los frameworks y los lenguajes “siempre caducan, así que hay que adaptarse continuamente”, recomendando el post que escribió hace poco Javier Santana sobre ello. “Teniendo unas buenas base de programación e ingeniería del software siempre podrás evolucionar en tu trabajo de desarrollador. En cambio, si te aferras a un lenguaje estás abocado al fracaso y al destierro laboral”, sentencia.

Rodríguez considera que si en esta carrera profesional como desarrollador “te encuentras con nuevos retos y eres capaz de asumir que cada cierto tiempo te toca trabajar con una nueva tecnología donde eres totalmente junior, crecerás como desarrollador y esa presión no la notarás jamás”. Para él, lo más importantes es saber adquirir conocimientos con facilidad. “No debes limitarte a aprender a picar código, si no a tomar decisiones de programación”.

Txema Rodriguez

Java y Kotlin son los principales lenguajes de programación que él domina. “Los años de experiencia se notan por haber recorrido ese camino con anterioridad. Haber cometido errores es bueno cuando se ha aprendido de ellos. Así que mi evolución con lenguajes que domino la mido leyendo código antiguo y analizando cosas que estaban mal. Si no siento cierta vergüenza de algo que hice hace tiempo es que no he evolucionado como programador en ese lenguaje”, reconoce.

Lo que ha cambiado el lenguaje... y lo que queda

Aunque ha crecido profesionalmente con Java y Kotlin, según su visión el tipo de aplicaciones que se hacen ahora han cambiado mucho, sobre todo si echamos la vista atrás unos diez años. “Ahora usamos más microservicios o programación en la nube. También Android ha cambiado mucho desde que empecé en el 2009 con un Android 1.5 casi en pañales a día de hoy. También he ido migrando muchos conceptos aprendidos casi a fuego en la universidad de la programación orientada a objetos a un paradigma más funcional. Y lo que me queda…”.

Pero que los profesionales de este campo se estén renovando y actualizando constantemente es algo, para Txema Rodríguez, bueno y anima a salir de la zona de confort. “Qué mejor forma que hacerlo que con un lenguaje totalmente diferente. Siendo un poco inquieto y acudiendo a eventos como, por ejemplo, el reciente T3chfest, descubres nuevas herramientas y puedes aprender de otros programadores que participan en las charlas”, explica.

En su caso, reconoce que le llaman mucho la atención explorar lenguajes funcionales, como Kotlin en su vertiente funcional (“Scala siempre me ha parecido que tiene una curva de aprendizaje mucho más áspera”, señala) aunque últimamente en su trabajo en Jobandtalent está utilizando más Elixir como principal lenguaje en el backend de las apps móviles (“hemos creado un bootcamp interno para aprender todos, tanto programadores mobile y backend”, nos cuenta).

Otro lenguaje que reconoce que le gustaría dominar más es Python. “No es extraño que se esté escalando puestos entre los lenguaje más populares, casi todas las librerías para hacer cosas de aprendizaje automático o Deep Learning están escritas en Python”, sentencia.

El ingeniero de telecomunicaciones que se convirtió en comercial

Pero no todos quieren seguir desarrollando y profundizando en cuestiones técnicas. Chema Ballarín es ingeniero de telecomunicaciones. Ha trabajado para empresas como Cisco o Dropbox desempeñando diversos puestos. Su experiencia con el código se remonta, sobre todo, a sus primeros años de vida laboral. Tenía que trabajar con los lenguajes que estaban en routers, switches o servidores para configurarlos y programarlos para determinadas tareas, o en páginas web. No tocaba el código fuente, pero sí desarrollaba instrucciones del sistema operativo y otros componentes. Internet OS, HTML, C++ o Python son aquellos con los que más ha trabajado. “Más que configurarlos, he tenido que entenderlos para poder posicionar soluciones”, explica.

Asegura que sus estudios de ingeniería le permiten tener las bases para entender un lenguaje de programación. “En programación hay cosas que son muy comunes: las variables, los procesos, los loops… hay estructuras que las tienes que entender. Cómo se estructuran luego en cada lenguaje (HTML, Python, C+++) es diferente, pero con esa base es más fácil entenderlo y no te lleva tanto tiempo aprender nuevos entornos”.

Pero ahora es director comercial de Eventbrite para España y Portugal por lo que ha dejado a un lado toda la parte más técnica. Una decisión consciente “porque no quería llegar a los 50 años con un trabajo puramente técnico. Es algo que me daba (y me sigue dando) miedo, porque con los años se pierde agilidad, capacidad de absorción de información. Estar al día de todo lo que sale es muy difícil. Me daba un cierto miedo quedarme desfasado”.

Chemaballarin

No solo eso, sino que descarta la posibilidad de aceptar un puesto de trabajo si tuviera una parte importante que fuera hacer código. “Les agradecería la oportunidad pero sé que me costaría tiempo y que no soy tan bueno en este terreno”. Aunque su formación y experiencia no le impedirían volver al mundo de la programación, después de varios años en los que trabajar con código no ha sido su actividad principal, considera que le costaría “el doble, triple o cuatro veces más” que alguien que está acostumbrado a codificar y desarrollar, y más aún con lenguajes más actuales. “Estudié Pascal, que es muy muy antiguo. Alguien que llega ahora de usar nuevas tecnologías y Python va a tener mucha más agilidad que yo”, reconoce.

No lo dicen, pero me miran mal

Aunque se inició como ingeniero de proyectos y preventa, el contacto con el cliente final acabó enganchando a Chema Ballarín, pasando desde los departamentos técnicos empresariales al contacto con el usuario final. “Cada vez me gustaba más esa parte de hablar con el cliente, ver qué necesidades tenían y qué les llevaba a tomar determinadas decisiones”. En este punto reconoce que no todo el mundo entiende que un ingeniero en telecomunicaciones como él acabe en un puesto de director de ventas. “Me miran raro por ser director comercial siendo ingeniero, sobre todo mis amigos de la universidad o antiguos compañeros de trabajo”, quienes al principio no entendían su decisión.

Ballarín cree que, en parte, esta incomprensión se debe a la imagen que se tiene de los comerciales. “Parece que el que te intenta vender algo te intenta engañar o que compres algo que no necesitas”, pero asegura que “quienes trabajamos en venta somos profesionales como cualquier otro responsable que hay en el mercado. Nos preocupamos por entender qué es lo que quiere el cliente y buscar la mejor solución”.

Además, se lamenta de que, sobre todo en España, se sigue contratando mucho por experiencia más que por capacidades. “He tenido la suerte de que la gente ha confiado en mis capacidades para ir de un mercado a otro”, reconoce, añadiendo que, en su opinión, “las innovaciones y los resultados más disruptivos y cambiantes viene de gente que no ha hecho lo mismo durante 15 años, que tiene competencias transversales”.

Teniendo en cuenta que descarta volver a la parte más técnica y que quiere desarrollar su carrera en ventas, ¿volvería a estudiar lo mismo? “Sí, porque me gusta la tecnología y la capacidad que me dio la carrera de trabajar y desarrollar habilidades de soluciones de problemas”.

Además, asegura que intenta estar al día de las nuevas tendencias (más que de la tecnología y “sus detalles”) y que, al ser padre de dos niñas, también está intentando que tengan interés por la programación y robótica. “Si tengo que estudiar el sistema operativo para ayudarlas, lo voy a hacer y podré acompañarlas mejor”, explica.

Ya no desarrollo, pero me paso la vida entre lenguajes

A medio camino entre estos dos profesionales se encuentra Javier Santana, socio en tinybird.co, una consultoría estratégica de datos. “Creo que ahora ya no domino ningún lenguaje”, confiesa sin reparos. “Me limito a usar las partes más básicas de cada lenguaje que me ayudan a resolver el problema”. Sin embargo, Javier Santana reconoce también que a diario sigue utilizando Python y Javascript.

Javier Santana

En su opinión, “los lenguajes en realidad no han evolucionado tanto” aunque lo que sí ha cambiado radicalmente para él son los recursos y herramientas: los entornos de desarrollo, la gestión de dependencias, documentación, tutoriales, charlas, stackoverflow… “Mis conocimientos han ido hacia atrás”, asegura. “He ido olvidando las cosas que son poco usadas para reforzar las que sí uso. Para el resto, stackoverflow y la documentación”.

Sin embargo, reconoce que el desarrollador siente que “nunca es suficiente y siempre quieres aprender cosas nuevas”. Pero esa actualización de conocimientos es algo más que viene por voluntad propia que algo impuesto por la llegada de generaciones más jóvenes ni por otros aspectos en el mundo laboral, como una exigencia por estar a la última de todo. Desde este punto de vista, asegura que “si necesitas aprender algún lenguaje, lo aprendes sobre el terreno”.

En su opinión, como desarrollador “debes aprender a resolver problemas, sea cual sea el lenguaje o la herramienta”. “Los lenguajes van y vienen, los problemas vienen siempre vestidos siempre con el mismo traje”, asegura. Además, y preguntado por si considera que el desarrollador debe estar siempre a la última de todo, su respuesta es clara: no. ¿Su razonamiento para ello? “Básicamente porque la mayoría de cosas nuevas son ruido, repetición de lo que ya se hizo hace años o marketing. Las cosas que realmente perduran algunos años son las interesantes, las que hay que aprender”, señala.

Eso sí, reconoce que le gustaría aprender R porque le parece un lenguaje “muy para un nicho (la estadística) muy interesante”.

El techo como desarrollador

Estos tres profesionales con los que hemos hablado no son unos recién llegados al mercado. Y, salvo Txema Rodríguez, los otros dos reconocen que su día a día no está en la programación más dura. ¿Tienen los desarrolladores un techo (de cristal o no) en sus carreras profesionales?

Adult Coder Coding

“En España se puede vivir de la programación, pero la promoción está limitada”, defiende Ballarín, para quien sí hay un techo como desarrollador de código. “Salvo que estés en una startup, donde sí hay esa carrera a puestos de más responsabilidad, es difícil hacer carrera como desarrollador en la empresa tecnológica de primer nivel en España”.

Algo parecido, aunque con matices importantes, cree Rodríguez, para quien el panorama de startup que hay en España está “a un nivel técnico altísimo”. Por eso, no cree que sea imprescindible irse a otro país como EE.UU. para evolucionar. “Es cierto que allí están las sedes centrales de muchas compañías importantes. Pero cada vez hay más empresas extranjeras que están desembarcando aquí como Amazon para formar equipo”. Además, defiende que en estos años “hemos aprendido mucho en las startups tech, mucho talento que se fue hace unos años está volviendo y viendo cómo han cambiado la forma de trabajar. Yo apostaría por muchas de estas empresas nuevas que están formando equipos técnicos potentes como Cabify, Spotahome, Ontruck, Lingokids, TypeForm, Eventbrite, idealista, Carto y, por supuesto, Jobandtalent”.

Txema Rodríguez reconoce que, al final los programadores senior con los años “acabamos haciendo más tareas de manager”, pero que que depende del tipo de empresa y el entorno. Y expresa un deseo personal, “A mi siempre me gustaría seguir programando, aunque cada vez tenga más responsabilidades de gestión de personas y tomar decisiones sobre proyectos. Creo que siempre intentaré sacar un hueco para programar, aunque sea difícil. Además es la mejor forma de dar buenos consejos a los junior del equipo, si te sigues manteniendo fresco en la tecnología más que detrás de un tablón de Jira, simplemente”.

De hecho, Rodríguez asegura que buena parte de lo que aplico a día de hoy “lo he aprendido en mi horario laboral, en entornos donde puedes trabajar con gente muy senior y, también de toda la gente nueva que entra a trabajar con nuevas ideas. De todos ellos aprendes cosas nuevas”.

Por su parte, Javier Santana, que hace más de 5 años que no se considera desarrollador, cree que es “absurdo” pensar que teniendo un cargo mayor debes dejar de desarrollar. “Desarrollar es un conocimiento básico y horizontal, igual que saber escribir o usar el correo electrónico y cualquiera en una empresa que pretenda sobrevivir las próximas décadas tendrá que pasar por el aro. Por algo los corporates invierten millones en transformación digital”.

Y tampoco cree que se tenga que residir en determinados países para poder hacer carrera en el mundo de la programación. “Salvatore Sanfilippo vive en el sur de Italia y hace software usado por todo el mundo (redis). Lo mismo puedo decir de muchos otros desarrolladores. El problema es que la gente de Estados Unidos vende mucho mejor lo que hace (en parte por el idioma) y creemos que el mejor software se hace allí. Si por "carrera" queremos decir salarios, hay empresas en España que paga muchísimo mejor que empresas estadounidenses en relación al nivel de vida. Está bien salir, pero para ser mejor persona (que te hará mejor desarrollador, claro)”.


          Reply to comment on: "Deep learning for pharmacovigilance: recurrent neural network architectures for labeling adverse drug reactions in Twitter posts".      Comment   Translate Page      

Reply to comment on: "Deep learning for pharmacovigilance: recurrent neural network architectures for labeling adverse drug reactions in Twitter posts".

J Am Med Inform Assoc. 2019 Apr 13;:

Authors: Cocos A, Fiks AG, Masino AJ

Abstract
We appreciate the detailed review provided by Magge et al1 of our article, "Deep learning for pharmacovigilance: recurrent neural network architectures for labeling adverse drug reactions in Twitter posts." 2 In their letter, they present a subjective criticism that rests on concerns about our dataset composition and potential misinterpretation of comparisons to existing methods. Our article underwent two rounds of extensive peer review and has been cited 28 times1 in the nearly 2 years since it was published online (February 2017). Neither the reviewers nor the citing authors raised similar concerns. There are, however, portions of the commentary that highlight areas of our work that would benefit from further clarification.

PMID: 30980667 [PubMed - as supplied by publisher]


          Distributed Deep Learning Strategies For Automatic Speech Recognition      Comment   Translate Page      
In this paper, we propose and investigate a variety of distributed deep learning strategies for automatic speech recognition (ASR) and evaluate them with a state-of-the-art Long short-term memory (LSTM) acoustic model on the 2000-hour Switchboard (SWB2000), which is one of the most widely used datasets for ASR performance benchmark. We first investigate what are the […]
           Comment on Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks to Reduce Variance and Improve Performance by July       Comment   Translate Page      
Great summing up of ensemble neural network. Thanks for your work.
           Comment on How to Evaluate the Skill of Deep Learning Models by Eric       Comment   Translate Page      
It certainly helps me. I don't know why these basic things are not more emphasized (or even mentioned) on books and courses.
          Videos: Variational Methods and Optimization in Imaging, at IHP Paris, February 4th – 8th , 2019      Comment   Translate Page      


Within this semester of «The Mathematics of Imaging» at IHP (from January 7th till April 5th , 2019), the first set of talks took place within the «Variational Methods and Optimization in Imaging» conference from February 4th till 8th, 2019 in Paris. Here the videos of these talks, enjoy !  
1

49:46
Stable Models and Algorithms for Backward Diffusion Evolutions - Joachim Weickert - Workshop 1-CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

2
34:22
Coupling variational method with CNN for image colorization - Fabien Pierre - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

3
47:02
Finite element discretizations of the total variation - Antonin Chambolle - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

4
36:15
A geometric integration approach to non-smooth and non-convex optimization - Erlend Schoenlieb Riis - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

5
39:31
Characterizing functionals and flows by nonlinear eigenvalue analysis - Guy Gilboa - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

6
50:07
Deep Unfolding of a Proximal Interior Point Method for Image Restoration - Emilie Chouzenoux - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

7
41:11
Covariant LEAst-square Re-fitting for Image Restoration - Nicolas Papadakis - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

8
39:58
Addressing Generative Adversarial Network (GAN) limitations: Resolution, lack of of Novelty and control on generations  - Camille Couprie - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

9
52:57
Learning to Solve Inverse Problems in Imaging - Rebecca Willet - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

10
42:20
An atomic norm perspective on total variation regularization in Image Processing - Vincent Duval - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

11
52:06
On support localisation, the Fisher metric and optimal sampling in off-the-grid sparse regularization - Clarice Poon - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

12
50:13
Exact rate of Nesterov Scheme - Charles Dossal - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

13
42:59
A varifold approach to surface approximation and curvature estimation on point clouds - Blanche Buet - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

14
43:03
Infimal-convolution-type regularization for inverse problems .. - Kristian Bredies - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

15
41:51
From the modelization of direct problems in image processing to the resolution of inverse problems - Caroline Chaux - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

16
36:58
Sliced Partial Optimal Transport - Nicolas Bonneel - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

17
47:31
Metamorphosis on generalized image manifolds - Martin Rumpf - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré




18
48:24
Quadratically regularized optimal transport - Dirk Lorenz - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

19
44:44
Blind Ptychography: Theory and Algorithm - Albert Fannjiang - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

20
45:03
Spectral properties of steplength selections in gradient methods from unconstrained to constrained optimization - Luca Zanni - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

21
32:46
Discrete multigrid convergent estimators of curvature - Hughes Talbot - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

22
42:05
The Shannon Total Variation - Rémy Abergel - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

23
1:30:43
L'évolution de la pensée mathématique sur les images digitales et ses implications pratiques et visibles dans nos photographies - Jean Michel Morel - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

24
46:25
On computational barriers in mathematics of information and instabilities in deep learning for inverse problems - Anders Hansen - Workshop 1 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré

25
3:28
Presentation of the trimester "The mathematics of imaging" in the IHP
Institut Henri Poincaré

26
46:21

Photography Made Easy - Sylvain Paris - Workshop 2 - CEB T1 2019
Institut Henri Poincaré










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          (USA-OR-Hillsboro) Software Developer Engineer - AI      Comment   Translate Page      
**Job Description** We are looking for passionate software developer with leadership skills to join a new startup spirited Artificial Intelligence team with a mission to make newer, bleeding edge AI platforms and services run best on Intel silicon resulting in amazing customer experiences across Retail, Industrial, Smart Home, Personal Assistance, Autonomous Driving, Health and more. You will be leading, designing, enabling and performance tuning machine learning (ML) and Deep Learning (DL) stacks and solutions that enable new use cases, achieve maximum performance, and lowest battery usage on Intel Silicon. The ideal candidate will have a good understanding of state-of-the-art techniques in machine learning and deep learning, performance optimization along with a strong understanding of software design/architecture and operating system development. **Qualifications** You must possess the below minimum qualifications to be initially considered for this position. Preferred qualifications are in addition to the minimum requirements and are considered a plus factor in identifying top candidates. Experience listed below would be obtained through a combination of your school work/classes/research and/or relevant previous job and/or internship experiences. **Minimum Qualifications:** + Candidate must be pursuing a MS or PHD in computer science, computer engineering or equivalent experience. + 6+ months experience or equivalent coursework in the following areas: + Software coding skills in C, C++, C#, Python/R or related language. + Software architecture solutions to solve real world customer problems + Ability to write architecture specifications, whitepapers to communicate solutions, and build executable plans **Preferred Qualifications:** + AI/ML/DL models with deeper knowledge on CNNs, DNNs, LSTM etc. and the respective algorithms + Working knowledge of DL frameworks such as TensorFlow, Caffe or other neural network topologies + Machine learning and data science languages such as Python or R + Familiar with the Intel Python distribution and Intel Math kernel library + Windows and/or Linux software development and architecture + Knowledge and real-world experience with Intel 32-bit IA-32 and 64-bit Instruction Set Architectures and micro-architectures. **Inside this Business Group** The Intel Software and Services Group (SSG) connects Intel to the worldwide software community. SSG strives to bring competitive advantage to Intel platforms by helping independent software vendors, operating system developers, OEMs, channel members and systems integrators deliver exceptional customer value and achieve differentiation on Intel® processor technologies. SSG provides global leadership to the software community through its technical expertise, industry enabling activities, and developer products and programs. **Posting Statement** All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, color, religion, religious creed, sex, national origin, ancestry, age, physical or mental disability, medical condition, genetic information, military and veteran status, marital status, pregnancy, gender, gender expression, gender identity, sexual orientation, or any other characteristic protected by local law, regulation, or ordinance....
          Scientifique en apprentissage profond/Deep Learning Scientist - Huawei Canada - Montréal, QC      Comment   Translate Page      
Located in Hong Kong, Shenzhen, Beijing, London, Paris, Montreal, Toronto and Edmonton, Noah’s Ark Lab is the flagship AI research lab of Huawei Technologies....
From Huawei Canada - Thu, 11 Oct 2018 23:46:40 GMT - View all Montréal, QC jobs
          Principal Product Manager, AWS IoT Devices - Amazon.com Services, Inc. - Seattle, WA      Comment   Translate Page      
Amazon IoT is looking for a principal product manager to continue bringing capabilities such as machine learning and deep learning to the edge using AWS...
From Amazon.com - Fri, 12 Apr 2019 07:54:00 GMT - View all Seattle, WA jobs
          Principle Data Scientist (Machine Learning Engineer) - FanMetrix inc. - Montréal, QC      Comment   Translate Page      
Artificial Neural Networks, Gradient Boosting, Deep Learning, Clustering Algorithms, Linear Regression, Logistic Regression, Nearest Neighbors, Random Forests,...
From Indeed - Fri, 22 Mar 2019 17:35:26 GMT - View all Montréal, QC jobs
          (USA-MI-Detroit) Artificial Intelligence Specialist      Comment   Translate Page      
OVERVIEW As an Artificial Intelligence Specialist at SAS and a member of the SAS AI Center of Excellence (AI CoE), you will delivery state-of-the-art Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) solutions to our customers. You will be involved in all aspects of specific engagements, where you will get to scope, define, analyze, model, and deliver AI solutions to real applications. You will be in the SAS RD organization, working closely with customers on billable engagements, and constantly interacting with many parts of SAS (RD, sales, product management, and consulting) to accomplish delivery of our technology that solves highly-visible and valuable business problems. On the client side, you will interact directly with all levels of the organization, from end-users of the technology to executive-level sponsors. Essential Requirements: * PhD in computer science, statistics, electrical engineering, or related quantitative field of study. * 2+ years of customer/client-facing experience. * Specialization in applying one or more of the following techniques/technologies: machine learning, predictive analytics, deep learning, cognitive computing, reinforcement learning, expert systems, image processing, natural language processing, chatbot applications, event stream processing, usability and user experience of AI. Preferences: * Demonstrated deployment of AI / ML technology in specific industrial applications to deliver quantifiable business value. * Experience designing, testing, validating complex learning models. * Experience with implementations of AI / ML applications using open source frameworks. * Expert knowledge in using and tuning AI / ML algorithms, deployment, and analytical infrastructures. * Knowledge of domain-specific data frameworks, such as image storage systems. * Domain expertise in a vertical application area / business unit / industry, such as manufacturing, healthcare, banking, retail, etc. * Experience in IoT, cloud computing, hardware interfaces. * Adaptability and flexibility regarding front-room and back-room programming. * Proficient with Data Science processes, tasks, and activities. * Capable of a good degree of hacking and data manipulation. Additional Knowledge, Skills, and Abilities: * Excellent customer service skills demonstrated by accomplishments in collaboration with business users. SAS looks not only for the right skills, but also a fit to our core values. We seek colleagues who will contribute to the unique values that makes SAS such a great place to work. We look for the total candidate: technical skills, values fit, relationship skills, problem solvers, good communicators and, of course, innovators. Candidates must be ready to make an impact. Additional Information: To qualify, applicants must be legally authorized to work in the United States. SAS is able to consider sponsorship of an employment visa for this particular role. SAS is an equal opportunity employer. All qualified applicants are considered for employment without regard to race, color, religion, gender, orientation, gender identity, age, national origin, disability status, protected
          (USA-MI-Ann Arbor) Dir Engineering AI initiatives at      Comment   Translate Page      
COMPANY OVERVIEW Calling the adventurers ready to join a company that's pushing the limits of nanotechnology to keep the digital revolution rolling. At KLA, we're making technology advancements that are bigger and tinier than the world has ever seen.Who are we* We research, develop, and manufacture the world's most advanced inspection and measurement equipment for the semiconductor and nanoelectronics industries. We enable the digital age by pushing the boundaries of technology, creating tools capable of finding defects smaller than a wavelength of visible light. We create smarter processes so that technology leaders can manufacture high-performance chips the kind in that phone in your pocket, the tablet on your desk and nearly every electronic device you own faster and better. We're passionate about creating solutions that drive progress and help people do what wouldn't be possible without us. The future is calling. Will you answer* GROUP/DIVISION The AI group reports to the GPG (Global Products Group) head and acts like a CTO group for artificial intellegence and HPC activities inside of KLA RESPONSIBILITIES * The position is for a Director of Engineering to lead our AI activities not only in Milpitas but also form and create a new team in Ann Arbor Michigan focused on improving the productivity of AI engineers by looking at modern machine learning frameworks and driving their adoption. * Broadly speaking the person will be responsible for the following items: * Drive the AI research agenda company wide for the next 5-10 years working with key members of the AI team as well as the GMs and their heads of engineering, sw and algorithms. * Focus on driving the productivity of ML initiatives inside KLA by adoption of modern ML practices at companies like Google, Facebook and Amazon. These include cloud technologies as well. * Work closely with key divisions to identify key use-cases that will be amenable for adoption of AI technologies and work on getting them to adopt the modern SW ML infrastructure pipeline. * Work to drive key existing AI initiatives inside the AI group including system of system projects, HPC projects, as well new Physics-based ML approaches. * Hire a talented and capable team in Ann Arbor * Be the main technical liason to various university initiatives in Ann Arbor and the midwest. * Assist the fledgling Ann Arbor KLA site with whatever help is needed to hire and grow the team. Be the face of AI for KLA in Ann Arbor QUALIFICATIONS * The person will have to have a deep background in Machine Learning, Software infrstucture as well as HPC computing. * Software : Proven background to deliver a major Software initiative in the semi-conductor domain * Software Architecture : Should have worked on a modern ML and traditional architecture. * Software Programming : C/C++/Jave/Python * Algorithms : Image Processing, Machine Learning, Deep Learning * ML Software : Tensorflow, Pytorch * Management : Proven ability to lead teams, manage cross functional communications ac
          Head of Solution Architecture - Autonomous Computing - Amazon Web Services, Inc. - Seattle, WA      Comment   Translate Page      
AWS customers are looking for ways to change their business models and solve complex business challenges with machine learning (ML) and deep learning (DL)...
From Amazon.com - Sat, 02 Mar 2019 07:51:26 GMT - View all Seattle, WA jobs
          Principle Data Scientist (Machine Learning Engineer) - FanMetrix inc. - Montréal, QC      Comment   Translate Page      
Artificial Neural Networks, Gradient Boosting, Deep Learning, Clustering Algorithms, Linear Regression, Logistic Regression, Nearest Neighbors, Random Forests,...
From Indeed - Fri, 22 Mar 2019 17:35:26 GMT - View all Montréal, QC jobs
          Senior AI/Deep Learning Software Engineer - St Josephs Hospital and Medical Center - Phoenix, AZ      Comment   Translate Page      
Ability to align business needs to development and machine learning or artificial intelligence solutions. Experience in natural language understanding, computer...
From Dignity Health - Tue, 27 Nov 2018 03:06:49 GMT - View all Phoenix, AZ jobs
          How Expedia is using deep learning to improve the hotel booking process      Comment   Translate Page      
Expedia Group#source%3Dgooglier%2Ecom#https%3A%2F%2Fgooglier%2Ecom%2Fpage%2F2019_04_14%2F725356 Expedia Partner Solutions is using deep learning models to improve the hotel booking process for partners and - ultimately - the end consumer.
          Artificial intelligence singles out neurons faster than a human can      Comment   Translate Page      
Biomedical engineers have developed an automated process that can track and map active neurons as accurately as a human can, but in a fraction of the time. This new technique, based on a deep learning algorithm, addresses a critical roadblock in neuron analysis, allowing researchers to rapidly gather and process neuronal signals for real-time behavioral studies.
           Comment on How to Setup a Python Environment for Machine Learning and Deep Learning with Anaconda by Andrea       Comment   Translate Page      
theano: 1.0.3 tensorflow: 1.10.0 Using TensorFlow backend. keras: 2.2.4 One question: What do you think about the following message? <> Thank you for your work
           Comment on How to Setup a Python Environment for Machine Learning and Deep Learning with Anaconda by Andrea       Comment   Translate Page      
scipy: 1.2.0 numpy: 1.15.4 matplotlib: 3.0.2 pandas: 0.24.0 statsmodels: 0.9.0 sklearn: 0.20.3


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