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De la propaganda a la planificación de ataques: cómo los terroristas utilizan las redes neuronales

Los grupos terroristas están adoptando cada vez más la inteligencia artificial para propaganda, reclutamiento, seguridad y planificación de operaciones, según un informe del CSIS de julio de 2026. Aunque las armas tradicionales siguen predominando, la IA está transformando los métodos extremistas. El Estado Islámico y Al-Qaeda emplean la IA de forma distinta, reflejando sus culturas organizativas: el primero prioriza la velocidad y el impacto inmediato en su propaganda (vídeos con presentadores sintéticos desde 2023), mientras que el segundo se centra en la sostenibilidad a largo plazo, usando IA para generar imágenes y traducir contenido. Un estudio sobre Boko Haram e ISWAP, basado en entrevistas con exmiembros, revela que estos grupos utilizan chatbots como ChatGPT, Claude y Gemini para obtener apoyo operativo. ISWAP incrementó significativamente sus ataques en Nigeria en 2025. La IA reduce los costes organizativos, permitiendo que pequeños grupos o individuos realicen tareas antes reservadas a estructuras grandes. Aunque los estados mejoran su vigilancia, los terroristas usan modelos abiertos y eluden las restricciones. El análisis sugiere que se repite el patrón de adopción temprana de nuevas tecnologías (como internet) por parte de los extremistas. La industria de la IA se divide entre modelos cerrados con fuertes salvaguardias y alternativas abiertas, creando una posible brecha que podría definir una nueva carrera entre defensores y atacantes.

cryptonews.ru08/07 12:19

De la propaganda a la planificación de ataques: cómo los terroristas utilizan las redes neuronales

cryptonews.ru08/07 12:19

OpenAI contrata a expertos en banca de inversión con un salario de solo 1,3 millones de yuanes anuales, los comentarios lo consideran poco

OpenAI está reclutando a un experto en banca de inversión para su equipo Applied AI en San Francisco. El puesto, denominado Subject Matter Expert, Investment Banking, ofrece un salario entre 185.000 y 205.000 dólares anuales (aproximadamente 125-130 millones de yuanes), además de acciones y un modelo de trabajo híbrido. Muchos comentaristas consideran que la remuneración es baja. La función principal del experto será definir los estándares de calidad para que la IA realice tareas bancarias. Esto incluye transformar procesos reales de banca de inversión en tareas evaluables, crear materiales de referencia de alto nivel (como modelos financieros y presentaciones), desarrollar criterios de evaluación rigurosos e identificar oportunidades clave de aplicación de la IA en el sector. El objetivo es distinguir entre resultados que solo "parecen correctos" y trabajos precisos, rastreables y listos para uso profesional. Los candidatos necesitan al menos dos años de experiencia en banca de inversión con participación en transacciones reales, y dominio de Excel y PowerPoint. Se valoran la capacidad de juicio y la comprensión de cómo evoluciona el trabajo desde el nivel junior al directivo. El puesto es para un contribuidor individual sin responsabilidades de gestión. OpenAI eligió la banca de inversión por ser un entorno exigente donde se sintetiza información fragmentada bajo presión para producir análisis precisos. El trabajo de este experto servirá para entrenar y perfeccionar los modelos de IA de la compañía.

marsbit07/09 12:03

OpenAI contrata a expertos en banca de inversión con un salario de solo 1,3 millones de yuanes anuales, los comentarios lo consideran poco

marsbit07/09 12:03

Gu Yuxian, ganador del premio especial de Tsinghua, se une a DeepSeek

Recientemente, DeepSeek ha iniciado una intensa campaña de contratación. En paralelo, se ha observado que **Yuxian Gu**, doctorando de la Universidad de Tsinghua y ganador del Premio Especial para Estudiantes de Posgrado 2025, figura entre los autores del artículo de investigación de DeepSeek V4, lo que confirma su incorporación oficial a la empresa. Gu, quien también ha recibido becas de Apple y Ant Group, es doctorando en el Departamento de Ciencias de la Computación de Tsinghua, bajo la supervisión del profesor Minlie Huang. Su investigación se centra en mejorar la eficiencia a lo largo de todo el ciclo de vida de los grandes modelos de lenguaje (LLM), abarcando tres áreas principales: 1. **Selección de datos para preentrenamiento**: Desarrollo de teorías y algoritmos para optimizar la selección de datos, con trabajos representativos como PDS e Instruction Pre-training. 2. **Destilación de conocimiento en compresión de modelos**: Diseño de métodos para transferir conocimiento de modelos grandes a otros más pequeños y desplegables, siendo MiniLLM su trabajo más destacado. 3. **Arquitecturas de modelos eficientes**: Exploración de nuevos diseños arquitectónicos que reduzcan costes computacionales, como se demuestra en Jet-Nemotron. Con casi 5000 citas en Google Scholar y múltiples publicaciones como primer autor en conferencias de primer nivel (NeurIPS, ICLR, ACL), el trabajo de Gu ha tenido un impacto significativo. Su modelo Jet-Nemotron, por ejemplo, supera en rendimiento a otros modelos de atención completa de vanguardia con un notable aumento de eficiencia. Asimismo, su método de destilación MiniLLM ha sido adoptado por empresas líderes como Google y NVIDIA. Se espera que su incorporación a DeepSeek contribuya al desarrollo de nuevos avances en el campo de la IA.

marsbit07/06 02:10

Gu Yuxian, ganador del premio especial de Tsinghua, se une a DeepSeek

marsbit07/06 02:10

Tras fichar a un premio Nobel, Anthropic recluta al director de CS de Berkeley: cuatro fichajes en dos semanas

El 1 de julio, Jelani Nelson, director del departamento de Ciencias de la Computación en EECS de UC Berkeley y destacado profesor de ciencias de la computación teórica, anunció su incorporación a Anthropic mediante una excedencia académica. Especialista en algoritmos de flujo, reducción de dimensionalidad y algoritmos aleatorios, su trabajo se centra en optimizar el uso de memoria y cómputo para grandes volúmenes de datos, un campo crucial para la eficiencia en el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. Su llegada a Anthropic se enmarca en una ola de fichajes de alto nivel en la industria. En las dos semanas previas, la empresa también sumó al premio Nobel de Química 2024, John Jumper (ex DeepMind), y a dos investigadores principales de Gemini, Jonas Adler y Alexander Pritzel. Paralelamente, OpenAI atrajo al coautor de Transformer, Noam Shazeer, y Meta contrató a la experta en seguridad de IA Dawn Song de Berkeley. Este éxodo masivo, especialmente desde instituciones académicas de élite como Berkeley, refleja una intensa competencia por talento teórico que pueda abordar los límites fundamentales de la escalabilidad y la eficiencia de los modelos. El mecanismo de "excedencia" o "licencia" se ha popularizado, permitiendo a los académicos mantener su plaza universitaria mientras trabajan en la industria, lo que acelera la fuga de cerebros. La tendencia sugiere que la batalla de la IA está descendiendo desde la carrera por modelos más grandes hacia la optimización de algoritmos subyacentes y los fundamentos teóricos, con empresas como Anthropic construyendo capacidades de investigación que rivalizan con las universidades.

marsbit07/02 09:07

Tras fichar a un premio Nobel, Anthropic recluta al director de CS de Berkeley: cuatro fichajes en dos semanas

marsbit07/02 09:07

a16z: En la era de la IA, la lucha por el talento comienza con la denominación de puestos

El concepto de "ingeniero desplegado en campo" (FDE) demuestra cómo el nombre de un puesto puede redefinir y elevar el valor de un rol tradicionalmente subestimado, como la implementación técnica en el sitio del cliente. Palantir popularizó este término, transformando la percepción de un trabajo de soporte en una capacidad estratégica clave. Esto ejemplifica el "arbitraje de títulos": crear nuevas denominaciones cuando una habilidad gana importancia, pero la terminología organizacional aún no refleja su valor. Un título no es solo una etiqueta, sino un lenguaje organizacional que otorga legitimidad, atrae talento y señala un cambio en la importancia estratégica del trabajo. En la era de la IA, este enfoque es crucial. La transformación con IA no solo se trata de herramientas más inteligentes, sino de crear nuevos roles de alto impacto, como el "ingeniero legal" o el "ingeniero de estrategia comercial". Para las empresas de IA que venden a otras empresas, nombrar estos nuevos puestos dentro de las organizaciones cliente es una estrategia que facilita la adopción, construye identidad y, en última instancia, crea ventajas competitivas. El resurgimiento del debate sobre el FDE refleja la naturaleza difusa de los productos de IA empresarial, donde los límites entre producto, servicio e implementación se desdibujan. El reto no es eliminar los servicios, sino identificar y renombrar las partes más valiosas y cercanas al cliente para integrarlas en el núcleo del aprendizaje y desarrollo del producto. Quien logre definir y organizar primero estas nuevas capacidades ganará una ventaja decisiva.

marsbit06/24 12:24

a16z: En la era de la IA, la lucha por el talento comienza con la denominación de puestos

marsbit06/24 12:24

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