Acerca de:

Liderar el diseño, desarrollo y optimización de soluciones avanzadas de inteligencia artificial y machine learning aplicadas a datos estructurados, no estructurados y geoespaciales, actuando como referente técnico en la adopción de nuevas tecnologías y en la formación de capacidades analíticas, para resolver problemas estratégicos del negocio con soluciones escalables, precisas y alineadas a los objetivos organizacionales.

Responsabilidades:

• Definir estrategias avanzadas de modelado y experimentación en IA y ML, asegurando la eficiencia, escalabilidad y alineación con los objetivos del negocio, contemplando también enfoque híbridos que combinen modelos estadísticos y otras arquitecturas.
• Liderar el desarrollo de modelos aplicados a texto, imágenes, video y datos geoespaciales, integrando técnicas como redes neuronales profundas, transformers o GANs.
• Supervisar y guiar a científicos de datos en la adopción de mejores prácticas, documentación y calidad de código, promoviendo una cultura de excelencia técnica, y enfocado en revisiones cruzadas de código.
• Diseñar y optimizar pipelines analíticos para procesamiento en tiempo real o batch, asegurando el uso eficiente de datos y recursos computacionales en plataformas cloud y bases de datos especializadas.
• Evaluar e implementar técnicas de aprendizaje automático explicable (XAI), análisis de sensibilidad y segmentación avanzada para respaldar decisiones estratégicas con modelos transparentes.
• Colaborar con áreas de infraestructura, TI y MLOps para desplegar modelos en ambientes productivos, garantizando su integración, estabilidad y mantenimiento continuo, y alineando sus funcionalidades con las prioridades del negocio.
• Identificar oportunidades de aplicación de IA en la organización, evaluando nuevas tecnologías y promoviendo su adopción mediante pruebas de concepto y experimentación aplicada.

Requisitos:

• Experiencia de al menos 5 en perfiles de científicos de datos sr o 3 años en perfiles de científico de datos IA/ML
• Al menos 6 años en investigación y desarrollo de modelos de IA aplicados en negocio
• Manejo de Lenguajes: Python (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, PyTorch, Statsmodels), R (dplyr, ggplot2, caret), Julia, Bases de Datos: SQL, PostgreSQL/PostGIS, MongoDB.
• Dominio de metodologías de evaluación y validación de modelos (AUC, RMSE, F1-score, técnicas de fairness, explainability con SHAP o LIME).
• Conocimiento práctico en diseño de experimentos y validación cruzada avanzada.
• Uso de herramientas de versionado de datos y modelos (DVC, MLflow) y flujos CI/CD para entornos de ML.

Educación:

• Licenciatura en Ingeniería de Sistemas, Licenciatura en Ingeniería en Informática.
• Licenciatura en Ingeniería en Electrónica, Ingeniería en Tecnologías de la información y Comunicaciones.
• Ingeniería en Mecatrónica o carreras afínes.

Beneficios:

• Sueldo base 
• Fondo de ahorro
• Descuentos en compras de muebles y ropa
• Aguinaldo
• Vacaciones
• Prima vacacional
• Reparto de utilidades
• Día libre de cumpleaños
• Becas para estudio
• Útiles escolares
• Club de protección familiar
• Ambiente de trabajo agradable
• Entre otros beneficios y prestaciones

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