Ingeniero Senior de Inteligencia Artificial

Se busca un Ingeniero Senior de IA con talento y motivación para unirse al equipo. Esta persona desempeñará un papel clave en el diseño, la implementación y el mantenimiento de soluciones de IA que generen valor comercial y mejoren la experiencia del usuario.

Responsabilidades:

• Liderar el diseño, desarrollo e implementación de sistemas avanzados de IA y GenAI para abordar desafíos comerciales complejos.
  
• Colaborar con equipos multifuncionales para traducir los requisitos comerciales en soluciones técnicas sólidas y conocimientos prácticos.
  
• Trabajar en colaboración con los desarrolladores de software para integrar módulos basados en datos e inteligencia artificial en soluciones de software más grandes, garantizando una funcionalidad y un rendimiento óptimos.
  
• Orientar y guiar a científicos e ingenieros de datos junior, promoviendo las mejores prácticas en el desarrollo de IA/ML.
  
• Realizar análisis de datos exhaustivos y validación de modelos para garantizar la solidez, confiabilidad y escalabilidad de las soluciones de IA/ML.
  
• Comunicar conceptos y resultados técnicos complejos a partes interesadas no técnicas de forma clara y persuasiva, facilitando la toma de decisiones informada.
  

Requisitos:

• Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Estadística, Matemáticas o un campo relacionado.
• 4-5 años de experiencia en ciencia de datos, aprendizaje automático, ingeniería de IA o desarrollo de software, con un historial comprobado de implementación de modelos de aprendizaje automático y soluciones de IA en entornos de producción.
  
• Competencia en Python, incluidos marcos y paquetes como numpy, pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Spacy, LangChain y LlamaIndex.
  
• Experiencia con técnicas GenAI, incluidas incrustaciones, bases de datos vectoriales, RAG, CoT/ToT y LLM (comerciales como Anthropic, OpenAI y no comerciales como Llama).
  
• Comprensión de algoritmos de ML (por ejemplo, XGBoost), selección de características, remuestreo y técnicas de optimización.
  
• Experiencia en la aplicación de ML para clasificación, análisis de documentos, segmentación de clientes y análisis predictivo.
  
• Experiencia práctica con plataformas de computación en la nube como Azure o AWS.
  
• Familiaridad con herramientas de contenedorización y orquestación como Docker y Kubernetes.
  
• Competencia en inglés escrito y hablado.