Investigar y estudiar conceptos y técnicas relevantes para el desempeño de sus funciones.
Colaborar con equipos interdisciplinarios para definir el alcance y asegurar el cumplimiento de las solicitudes.
Desarrollar código para el análisis de datos, creación de conjuntos de datos, diseño y entrenamiento de modelos, así como para el análisis de resultados y construcción de APIs.
Elaborar informes que reflejen los resultados obtenidos.
Documentar proyectos y desarrollar APIs.
Compartir experiencias y aprendizajes dentro del equipo.
Participar en reuniones de actualización sobre el progreso de las actividades.
Requisitos:
Título universitario en Ciencia de la Computación, Ingeniería de Software, Ciencia de Datos o áreas afines; o formación en otra disciplina con experiencia sólida en desarrollo.
Experiencia previa en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.
Dominio de Python y experiencia en su aplicación práctica.
Conocimientos sólidos en conceptos fundamentales de Aprendizaje Automático, incluyendo selección de características, construcción de conjuntos de datos, definición y entrenamiento de modelos, así como análisis de resultados utilizando métricas.
Familiaridad con bibliotecas de análisis de datos como NumPy, Pandas y otras.
Experiencia con al menos una biblioteca o framework de Aprendizaje Automático, como Scikit-learn, TensorFlow, Keras o PyTorch.
Habilidad para resolver problemas lógicos y construir algoritmos.
Conocimiento de los fundamentos de programación, incluyendo sintaxis, tipos de datos, operadores básicos, condiciones, bucles y funciones.
Capacidad para analizar la complejidad de algoritmos y evaluar la eficiencia de códigos existentes.
Dominio de estructuras de datos comunes, como vectores, listas, pilas, colas y diccionarios.
Comprensión y aplicación de conceptos básicos de programación orientada a objetos, como clases, objetos y encapsulamiento.
Experiencia en sistemas de control de versiones de código (GIT, SVN, etc.).
Deseado:
Experiencia en el desarrollo de soluciones de Aprendizaje Automático para Visión Computacional.
Familiaridad con servicios en la nube (AWS, Azure, Google Cloud, etc.).
Experiencia en la creación de APIs RESTful.
Conocimiento en el uso de Docker y contenedores.
Experiencia con bases de datos, tanto relacionales como no relacionales.