Resumen del puesto
El/la Investigador/a de Inteligencia Artificial se encarga de investigar, desarrollar e implementar algoritmos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para apoyar proyectos innovadores. Su objetivo principal es resolver problemas mediante la creación de modelos y soluciones que mejoren la eficiencia, precisión y capacidad de las tecnologías actuales. Trabajará bajo la supervisión de mandos o profesionales de más alto rango, desarrollando e investigando para traducir los conocimientos en aplicaciones prácticas que optimicen los procesos organizacionales.
Responsabilidades y funciones
- Diseñar, desarrollar y optimizar algoritmos de inteligencia artificial y modelos de aprendizaje automático.
- Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y áreas de mejora.
- Realizar pruebas experimentales para validar hipótesis y mejorar la precisión de los modelos.
- Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de IA en proyectos existentes o nuevos.
- Mantenerse actualizado con las últimas tendencias y avances en el campo de la inteligencia artificial.
- Documentar procesos, algoritmos y resultados de manera clara y comprensible.
Características personales
Formación
- Titulado universitario en ramas científico-técnicas (ingeniería, matemáticas, física o similares).
Experiencia (Deseable)
- +1 año de experiencia en investigación aplicada o desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial.
- Participación en proyectos relacionados con aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora u otras ramas de la IA.
- Experiencia en publicación de artículos científicos o presentaciones en conferencias especializadas es deseable.
Conocimientos
- Dominio de lenguajes de programación como Python, R, Julia o MATLAB
- Experiencia con bibliotecas y marcos de trabajo de IA y aprendizaje automático, tales como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, Keras, entre otros.
- Conocimiento en técnicas de modelado estadístico, redes neuronales profundas, análisis predictivo y algoritmos de optimización.
- Familiaridad con herramientas de procesamiento de datos y técnicas de big data, como Hadoop, Spark o SQL.
- Comprensión de principios matemáticos, especialmente en álgebra lineal, cálculo y probabilidad.
- Conocimientos básicos de la infraestructura en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud, Azure) y su aplicación en proyectos de IA.
Aptitudes
- Con ganas de aprender: Curiosidad y disposición para aprender constantemente sobre los avances en la inteligencia artificial.
- Trabajo en equipo: Colabora bien con otros, con buena comunicación y apertura a la retroalimentación.
- Proactivo: Toma la iniciativa en la optimización del código, los procesos y la integración de nuevas tecnologías.
- Adaptable: Dispuesto a aprender y trabajar con una variedad de herramientas y tecnologías.
- Atención al detalle: Se enfoca en la calidad y precisión, especialmente en la gestión de tareas operativas.