Responsabilidades:
- Liderar un equipo de ingenieros/as en IA en el diseño, desarrollo y mantenimiento de soluciones basadas en aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial generativa.
- Diseñar y optimizar modelos y algoritmos de IA, asegurando su eficiencia, escalabilidad y precisión, e implementar soluciones de IA generativa para aplicaciones como procesamiento de lenguaje natural (PLN), generación de contenido, personalización de la experiencia del usuario, automatización de procesos empresariales, sistemas de recomendación, entre otros.
- Supervisar la calidad del código y fomentar buenas prácticas de desarrollo dentro del equipo.
- Coordinar el despliegue y gestión de modelos en entornos de producción, incluyendo el uso de MLOps, AIOps y GenAIOps.
- Mantenerse al día sobre tendencias y avances en IA para aplicar las mejores prácticas en los proyectos.
- Brindar mentoría y formación al equipo para mejorar sus habilidades técnicas y fomentar un entorno colaborativo.
Requisitos:
- Grado en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas, Matemáticas, Estadística o un campo relacionado.
- 3-5 años de experiencia en el desarrollo de modelos de IA, aprendizaje automático y IA generativa.
- Experiencia en Python, R.
- Conocimiento de frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y modelos generativos como GPT, BERT o Stable Diffusion.
- Manipulación y procesamiento de datos con herramientas como Pandas, NumPy y SQL.
- Experiencia en la gestión y configuración de bases de datos vectoriales.
- Familiaridad con arquitecturas de software y despliegue en la nube (AWS, GCP o Azure).
- Conocimiento de servicios de IA y ML ofrecidos por hyperscalers (Amazon SageMaker, Google Vertex AI, Azure Machine Learning, etc).
- Experiencia con MLOps y pipelines de automatización.
- Experiencia con tecnologías de contenedores como Docker y herramientas de orquestación como Kubernetes.
- Experiencia REST API o MQTT.
- Sólido conocimiento de pipelines de CI/CD y sistemas de control de versiones.
Deseable:
- Experiencia integrando IA generativa en aplicaciones empresariales.
- Experiencia en metodologías ágiles como Scrum o Kanban.
- Publicaciones o contribuciones en la comunidad de IA.