Objetivo Diseñar, desarrollar e implementar soluciones basadas en inteligencia artificial que generen valor para el negocio, optimicen procesos internos y habiliten nuevos productos o servicios.
Requisito mínimo: Bachillerato universitario en Ingeniería en Computación, Informática, Ciencia de Datos, Telecomunicaciones, o carrera afín.
Certificaciones deseables
Certificaciones en plataformas cloud: AWS Certified Machine Learning, Google Professional ML Engineer, Microsoft Azure AI Engineer.
Certificaciones de fabricantes o cursos especializados: TensorFlow Developer Certificate, DeepLearning.AI, NVIDIA DLI.
Certificaciones en ciencia de datos (DataCamp, Coursera/Stanford, IBM Data Science, etc.).
Experiencia 2 a 4 años de experiencia demostrable en desarrollo de soluciones de IA/ML en entornos productivos (no solo académicos).
Conocimientos técnicos requeridos
Programación y herramientas base:
Python avanzado (obligatorio); deseable R, SQL, JavaScript.
Control de versiones con Git/GitHub.
Manejo de APIs REST y desarrollo de integraciones.
Machine Learning y Deep Learning:
Frameworks: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras.
Modelos supervisados y no supervisados, redes neuronales, ensambles.
Visión por computadora (OpenCV, YOLO, segmentación de imágenes).
Procesamiento de lenguaje natural (NLP).
IA Generativa (altamente valorado en el mercado actual):
Integración de modelos de lenguaje (LLM) vía API: Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini.
Ingeniería de prompts, RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes y automatización con IA.
Fine-tuning y evaluación de modelos.
Datos e infraestructura:
Bases de datos relacionales y NoSQL; pipelines de datos (ETL).
Plataformas cloud: AWS, Azure o Google Cloud (al menos una).
MLOps: despliegue, monitoreo y versionado de modelos (Docker, CI/CD, MLflow o similar).
Idiomas
Español
Inglés técnico intermedio-avanzado
Enviar pretensión salarial
Edad: de 25 a 40 años
