Será responsable de diseñar, desarrollar y optimizar soluciones basadas en inteligencia artificial que mejoren las capacidades de procesamiento de eventos. 

Este puesto es de naturaleza técnica y práctica, con un enfoque en la escritura de código de alta calidad, el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y la aplicación de IA para resolver problemas.

Se trabajará con equipos multifuncionales para implementar soluciones de IA que impulsen la automatización, la inteligencia y la eficiencia en los sistemas de facturación, orquestación y aprovisionamiento.

Responsabilidades:

• Diseñar, desarrollar e implementar modelos de IA y aprendizaje automático para extraer información valiosa de los flujos de eventos de telecomunicaciones.
• Escribir y optimizar código a nivel de producción para el entrenamiento y la implementación de modelos, garantizando solidez y escalabilidad.
• Crear y mantener canalizaciones de datos eficientes que alimenten los modelos de IA, asegurando rendimiento y confiabilidad en tiempo real.
• Trabajar con ingenieros de software, ingenieros de datos y equipos de productos para integrar soluciones de IA de manera fluida en los sistemas existentes.
• Implementar herramientas y marcos para monitorear el desempeño de los modelos, volver a entrenarlos cuando sea necesario y garantizar precisión y eficacia constantes.
• Mantener documentación detallada de los modelos de IA, canalizaciones de datos y procesos, fomentando el intercambio de conocimientos y la adopción de mejores prácticas.

Requisitos indispensables:

• Más de 3 años en ingeniería de IA/ML, desarrollo de software o roles similares, con experiencia demostrada en la redacción y mantenimiento de código a nivel de producción.

Habilidades técnicas:

• Conocimientos de programación en Python, Go u otro lenguaje relevante.
• Experiencia en el desarrollo e implementación de modelos de IA para aplicaciones del mundo real.
• Experiencia práctica con marcos de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn, y plataformas en la nube como AWS, Azure o Google Cloud.
• Experiencia en la construcción y mantenimiento de canalizaciones de datos escalables utilizando Apache Kafka o tecnologías similares de transmisión de eventos.
• Conocimiento de la gestión del ciclo de vida de los modelos de IA, incluyendo entrenamiento, evaluación, control de versiones y reentrenamiento.
• Competencia en el trabajo con API, microservicios y entornos contenerizados (Docker, Kubernetes).
• Dominio en preprocesamiento de datos, ingeniería de características y optimización de modelos para aplicaciones de IA a gran escala.

Habilidades adicionales:

• Capacidad para aplicar IA a problemas del mundo real, optimizar el rendimiento y solucionar problemas complejos.
• Habilidad para comunicar conceptos técnicos de manera clara y efectiva, colaborar con equipos e impulsar la adopción de IA en toda la organización.

Requisitos deseables:

• Implementación de pipelines CI/CD y despliegue automatizado de modelos.
• Marcos de procesamiento de datos en tiempo real como Apache Spark o Flink.
• Aplicación de IA a análisis en tiempo real, IoT o procesamiento de eventos de telecomunicaciones.
• Programación en Go para ingeniería de IA de alto rendimiento.
• Técnicas avanzadas de IA como aprendizaje por refuerzo o detección de anomalías.