El/la candidato/a ideal tendrá un fuerte conocimiento técnico en el diseño, optimización y despliegue de soluciones basadas en IA, con habilidades sólidas en programación, modelado estadístico y trabajo en entornos cloud. Este rol requiere una combinación de habilidades técnicas avanzadas, capacidad para resolver problemas complejos y excelentes habilidades de comunicación para colaborar en un equipo multidisciplinar.
Responsabilidades Clave:
* Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de IA, especialmente en el área de NLP y LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala)
* Implementar técnicas avanzadas de NLP, como diseño de prompts, extracción de embeddings, fine-tuning y pre-training de modelos, y lanzamiento de agentes basados en IA.
* Colaborar en el ciclo de vida completo de proyectos de IA, desde la creación y limpieza de conjuntos de datos hasta el despliegue, monitoreo y reentrenamiento de modelos.
* Trabajar con bibliotecas y herramientas de machine learning como TensorFlow, PyTorch, Pandas, NumPy y scikit-learn para desarrollar soluciones robustas y escalables.
* Optimizar el rendimiento de modelos de IA, tanto en entrenamiento como en inferencia, y realizar análisis de rendimiento y depuración.
* Desplegar soluciones de IA en entornos cloud (preferiblemente Azure), utilizando tecnologías de contenedorización como Docker.
* Colaborar con equipos multidisciplinares para comunicar ideas técnicas complejas de manera clara y efectiva.
* Asegurar que las soluciones de IA sigan prácticas éticas y responsables.
Requisitos Técnicos:
* Formación académica: Licenciatura en Inteligencia Artificial, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Ciencia de Datos o campos relacionados.
* Experiencia: Más de 3 años de experiencia práctica en el desarrollo de proyectos de IA.
* Dominio avanzado de Python y bibliotecas como Pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow y PyTorch.
* Experiencia con frameworks de NLP como HuggingFace Transformers, LangChain, y otros.
* Conocimiento sólido de técnicas de NLP, incluyendo diseño de prompts, fine-tuning, extracción de embeddings y optimización de modelos.
* Experiencia con el ciclo de vida completo de proyectos de IA, desde EDA hasta despliegue y monitoreo.
* Conocimiento de algoritmos de machine learning, deep learning y redes neuronales.
* Cloud y despliegue:
* Experiencia con plataformas cloud (preferiblemente Azure) y tecnologías de contenedorización (Docker).
* Conocimiento de despliegue de soluciones de IA en entornos cloud.