DISEÑO, ENTRENAMIENTO Y OPTIMIZACIÓN DE MODELOS PROPIOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Buscamos un perfil con sólida formación técnica en inteligencia artificial, machine learning y desarrollo de software, orientado al diseño, entrenamiento y optimización de modelos propios de IA. La posición está enfocada en investigación aplicada, desarrollo de arquitecturas neuronales y construcción de sistemas inteligentes escalables, combinando fundamentos teóricos sólidos con capacidad de implementación en entornos reales.
Responsabilidades Diseñar y desarrollar modelos de machine learning y deep learning. Investigar, entrenar, evaluar y optimizar arquitecturas neuronales. Diseñar pipelines de procesamiento y entrenamiento de datos. Integrar modelos de IA en productos y sistemas reales. Participar en decisiones de arquitectura técnica y diseño de plataformas. Investigar nuevas técnicas, arquitecturas y avances del estado del arte. Desarrollar herramientas internas, prototipos y demos técnicas. Proponer mejoras continuas y nuevas soluciones basadas en IA. Colaborar en entornos ágiles y multidisciplinarios.
Requisitos excluyentes Experiencia sólida en Python. Experiencia práctica entrenando modelos de machine learning y deep learning. Experiencia con PyTorch. Experiencia en procesamiento de datos y optimización de modelos. Experiencia con APIs REST y bases de datos SQL. Manejo de bibliotecas como Pandas, NumPy y Matplotlib. Conocimiento sólido en redes neuronales y deep learning. Experiencia en NLP o Computer Vision. Conocimiento en diseño de sistemas de agentes y patrones asociados. Experiencia en desarrollo backend o fullstack.
Requisitos deseables Técnicas avanzadas de entrenamiento y diseño de redes neuronales. MLOps, versionado y automatización de pipelines. Docker, Kubernetes y CI/CD. Sistemas distribuidos y computación de alta performance. GPGPU / CUDA. Cloud computing (AWS, Azure o GCP). Arquitectura de software y diseño de sistemas escalables. Seguridad informática aplicada a sistemas.
Perfil buscado Capacidad de investigación y aprendizaje continuo. Interés por el estado del arte y lectura de papers técnicos. Capacidad analítica y pensamiento crítico. Rigurosidad técnica y orientación a resultados reproducibles. Capacidad de explicar conceptos complejos de forma clara. Proactividad y orientación a mejora continua. Buenas habilidades de comunicación y trabajo en equipo.
Diferenciales: Experiencia entrenando modelos propios desde cero, participación en proyectos de investigación aplicada, papers, tesis o contribuciones técnicas relevantes, experiencia combinando software engineering con AI research, contribuciones open-source o proyectos personales destacados e inglés avanzado.
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