Principales responsabilidades Cuáles son los principales desafíos del rol Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Inteligencia Artificial, asegurando su correcta integración en aplicaciones productivas y escalables. Participar en todo el ciclo de vida de las soluciones desde la identificación del problema, la experimentación con modelos, hasta la implementación. Entrenar, evaluar y optimizar modelos de NLP y Computer Vision aplicados a casos de negocio concretos. Desarrollar componentes de software robustos APIs, microservicios, módulos que integren modelos de IA con sistemas existentes, aplicando buenas prácticas de ingeniería y testing. Implementar soluciones en contenedores y gestionar su despliegue en plataformas como OpenShift OCP o AWS, garantizando escalabilidad, seguridad y observabilidad. Colaborar con equipos de Arquitectura y MLOps para asegurar la trazabilidad, mantenibilidad y performance de las soluciones de IA. Contribuir a la definición de estándares y frameworks internos que faciliten la reutilización de componentes de IA y aceleren su industrialización. Qué capacidades necesitamos sí o sí 4 años de experiencia combinando IA aplicada y desarrollo de software en entornos productivos. Dominio de Python y sus principales librerías de ML DL scikit learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, LangChain, etc. . Experiencia en entrenamiento, validación y evaluación de modelos en tareas de clasificación, NLP y CV. Conocimiento práctico en modelos fundacionales LLMs consumo vía API, fine tuning, embeddings, vector stores y frameworks como LangChain. Experiencia en desarrollo utilizando frameworks como FastAPI, Flask o similares, incluyendo buenas prácticas de diseño modular, testing pytest, unittest , logging y documentación. Capacidad para integrar modelos de IA dentro de aplicaciones o microservicios, exponiéndolos como APIs seguras y escalables. Familiaridad con Docker. Familiaridad con CI CD, versionado de código GitLab, GitHu

Principales responsabilidades Cuáles son los principales desafíos del rol Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Inteligencia Artificial, asegurando su correcta integración en aplicaciones productivas y escalables. Participar en todo el ciclo de vida de las soluciones desde la identificación del problema, la experimentación con modelos, hasta la implementación. Entrenar, evaluar y optimizar modelos de NLP y Computer Vision aplicados a casos de negocio concretos. Desarrollar componentes de software robustos APIs, microservicios, módulos que integren modelos de IA con sistemas existentes, aplicando buenas prácticas de ingeniería y testing. Implementar soluciones en contenedores y gestionar su despliegue en plataformas como OpenShift OCP o AWS, garantizando escalabilidad, seguridad y observabilidad. Colaborar con equipos de Arquitectura y MLOps para asegurar la trazabilidad, mantenibilidad y performance de las soluciones de IA. Contribuir a la definición de estándares y frameworks internos que faciliten la reutilización de componentes de IA y aceleren su industrialización. Qué capacidades necesitamos sí o sí 4 años de experiencia combinando IA aplicada y desarrollo de software en entornos productivos. Dominio de Python y sus principales librerías de ML DL scikit learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, LangChain, etc. . Experiencia en entrenamiento, validación y evaluación de modelos en tareas de clasificación, NLP y CV. Conocimiento práctico en modelos fundacionales LLMs consumo vía API, fine tuning, embeddings, vector stores y frameworks como LangChain. Experiencia en desarrollo utilizando frameworks como FastAPI, Flask o similares, incluyendo buenas prácticas de diseño modular, testing pytest, unittest , logging y documentación. Capacidad para integrar modelos de IA dentro de aplicaciones o microservicios, exponiéndolos como APIs seguras y escalables. Familiaridad con Docker. Familiaridad con CI CD, versionado de código GitLab, GitHu

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