Propósito del rol: Diseñar, desarrollar, implementar y mantener soluciones de Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) de extremo a extremo, enfocadas en resolver distintos problemas estratégicos. Esto incluye la optimización de modelos existentes, la investigación y aplicación de técnicas de vanguardia, y la implementación de frameworks del ciclo de vida de las tecnologías de IA intervenidas para soportar la implementación de IA a escala y de manera responsable. ¿Qué harás en tu día a día? Desarrollo e implementación de soluciones de IA/ML: - Crear agentes autónomos usando LLMs y otras tecnologías de IA. - Construir sistemas multiagente mediante frameworks y protocolos de comunicación. - Diseñar, probar e implementar modelos de ML y soluciones de IA, abarcando desde la recopilación de datos hasta su monitoreo en producción. - Mantener pipelines de datos escalables para entrenamiento, validación e implementación de modelos. - Integrar componentes de IA en sistemas existentes mediante APIs o MCPs. Investigación: - Colaborar con el Laboratorio de IA para adoptar nuevas tecnologías mediante pruebas de concepto. - Personalizar modelos avanzados de IA para solucionar problemas concretos. Colaboración y Comunicación: - Colaborar con equipos técnicos para definir requisitos y entregar soluciones de IA. - Comunicar resultados e implicaciones de modelos de IA a distintos públicos. - Promover buenas prácticas de IA/ML en la organización. Optimización y Mantenimiento: - Identificar y ajustar modelos de IA en producción para mantener precisión, eficiencia y escalabilidad. - Solucionar problemas de calidad de datos, sesgo y deriva del modelo. - Automatizar despliegue y gestión de modelos aplicando XOps (MLOps, LLMOps, AgentOps). Cumplimiento y Ética: - Asegurar que las soluciones de IA cumplan con las regulaciones y los estándares éticos definidos por la compañía y el entorno. - Implementar mecanismos para garantizar la privacidad, la seguridad, la equidad y el rigor técnico en los modelos de IA. ¿Qué formación y experiencia buscamos? Estudios: ingeniería informática, desarrollo de Software, ciencias de la computación, matemáticas, estadística, afines. Posgrado en Inteligencia Artificial, Machine Learning o un área afín. Conocimientos: - Dominio sólido de Python, con experiencia en frameworks de ML/DL (por ejemplo: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). - Experiencia en el diseño, creación y evaluación de agentes de IA basados en LLMs, con pro-eficiencia en el manejo de frameworks de orquestamiento (por ejemplo: LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, Crew AI o ADK). - Conocimiento en técnicas para aumentar la capacidad cognitiva de modelos de lenguaje a partir de datos externos (RAG tradicional, iterativo y basado en grafos, Prompt tuning, CoT prompting, Offline learning, In-context learning y Fine Tuning). - Experiencia en el análisis de datos y modelación de IA/ML paralelizada con Spark (PySpark y SparkML). - Conocimiento profundo de bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL) y datos vectoriales. - Experiencia en computación en la nube (AWS, Azure o GCP) y tecnologías de contenedores ( Docker, Kubernetes). - Familiaridad con DevSecOps, MLOps y LLMOps, incluyendo CI/CD, pruebas automatizadas y monitoreo de modelos y agentes. - Conocimientos de estadística, álgebra lineal, cálculo y probabilidad. - Experiencia con técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), visión por computadora o análisis de series temporales. Experiencia: Entre 1 y 3 años en participación en proyectos de machine learning, deep learning e inteligencia artificial. Condiciones: Contrato Indefinido; tiempo completo; híbrido, desde cualquier ciudad del país.