Título del Puesto: Ingeniero de Inteligencia Artificial (IA)Objetivo del Puesto:

Desarrollar, implementar y optimizar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para resolver problemas empresariales, mejorar procesos y generar soluciones innovadoras en diferentes áreas de la organización.

Responsabilidades:

• Diseñar, entrenar y desplegar modelos de IA y Machine Learning (ML).
• Desarrollar algoritmos de procesamiento de datos, visión por computadora, NLP o aprendizaje profundo según sea necesario.
• Optimizar modelos de IA para mejorar rendimiento y precisión.
• Implementar arquitecturas escalables para el uso eficiente de modelos en producción.
• Integrar modelos de IA con aplicaciones y sistemas existentes.
• Evaluar e implementar nuevas tecnologías y frameworks de IA.
• Asegurar la calidad y limpieza de los datos utilizados para el entrenamiento de modelos.
• Colaborar con equipos de desarrollo de software, analítica de datos y negocio para alinear soluciones con las necesidades de la empresa.
• Documentar procesos, modelos y experimentos para futuras referencias.
• Cumplir con normativas éticas y de privacidad en el manejo de datos.

Requisitos:

Formación Académica:

• Licenciatura o Ingeniería en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Matemáticas Aplicadas, Estadística, Ingeniería en Software o áreas afines.
• Deseable: Maestría o especialización en IA, Machine Learning o Ciencia de Datos.

Experiencia:

• 3-5 años de experiencia en desarrollo de modelos de IA y ML.
• Experiencia en procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora o aprendizaje profundo.
• Desarrollo e implementación de modelos en entornos de producción.
• Experiencia con plataformas de nube (AWS, Azure, Google Cloud).

Habilidades Técnicas:

• Programación en Python, R, Java o C++.
• Manejo de librerías y frameworks de IA/ML como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras.
• Experiencia con bases de datos SQL y NoSQL.
• Conocimientos en Big Data y procesamiento de datos con Apache Spark, Hadoop.
• Implementación de modelos en entornos DevOps, MLOps, Docker, Kubernetes.
• Familiaridad con arquitecturas de redes neuronales y aprendizaje profundo (CNN, RNN, Transformers).

Habilidades Blandas:

• Pensamiento analítico y resolución de problemas.
• Trabajo en equipo y colaboración con áreas multidisciplinarias.
• Innovación y creatividad en el desarrollo de soluciones.
• Adaptabilidad a nuevas tecnologías y metodologías.
• Comunicación efectiva para la presentación de resultados técnicos y no técnicos.

Idiomas:

• Inglés intermedio-avanzado (B2 o superior), para documentación técnica y colaboración internacional.
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