La posición está orientada al desarrollo y despliegue de soluciones avanzadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, participando en todo el ciclo de vida del modelo, desde el análisis de datos hasta la automatización y el mantenimiento en producción.

Responsabilidades:

• Desarrollo de modelos: diseñar, entrenar, ajustar y evaluar modelos que abarquen aprendizaje automático clásico, aprendizaje como CNN y transformadores, e inteligencia artificial generativa como LLM y modelos de difusión.
  
• Exploración y análisis de datos: realizar análisis exploratorios de datos, pruebas estadísticas y análisis de series temporales y previsiones para informar funciones, indicaciones y KPI de negocio.
  
• LLM e ingeniería de inteligencia artificial agéntica: crear indicaciones, ajustar modelos de lenguaje de gran tamaño con conjuntos de datos específicos del dominio para aumentar la precisión y alinear los resultados con los requisitos del producto.
  
• Automatización e integración de inteligencia artificial: exponer los componentes de inteligencia artificial como microservicios y flujos de trabajo basados en eventos, integrar con herramientas de orquestación como Airflow o Prefect y con API de negocio para automatizar.
  
• Aprendizaje continuo: realizar un seguimiento de los avances en modelos de lenguaje, visión por computador y analítica, compartir conocimientos y prácticas con el equipo de ingeniería en general.
  
• Orientar a ingenieros junior y contribuir a la definición de la dirección técnica y de las mejores prácticas de ingeniería.
  

Requisitos:

• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Matemáticas o un campo relacionado.
  
• Más de cinco años de experiencia profesional trabajando en proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  
• Buen dominio del inglés, tanto escrito como hablado.
  
• Dominio de Python y de bibliotecas principales como PyTorch o TensorFlow, scikit-learn, pandas y NumPy.
  
• Comprensión de algoritmos de aprendizaje automático, fundamentos de aprendizaje y estadística básica.
  
• Experiencia en manipulación y visualización de datos con herramientas como Matplotlib o Plotly, así como en análisis exploratorio
  
• Familiaridad con al menos una de las siguientes tecnologías: OpenCV, Hugging Face Transformers, LangChain, MLflow o similares.
  
• Conocimiento en las prácticas de ingeniería de software, incluyendo Git, revisiones de código, pruebas y procesos de integración.