




Resumen: Diseñar, construir y escalar soluciones avanzadas de IA, asumiendo la responsabilidad del ciclo de vida completo de las iniciativas de ciencia de datos mientras se colabora con líderes y se brinda mentoría a científicos de datos junior. Aspectos destacados: 1. Responsabilidades de IA de extremo a extremo, desde la generación de ideas hasta la implementación en producción 2. Colaboración estratégica y alineación con partes interesadas para traducir necesidades empresariales 3. Mentoría de científicos de datos junior y fomento de una cultura de aprendizaje continuo **FUNCIONES** * Responsabilidades de IA de extremo a extremo: + Diseñar, construir y escalar soluciones avanzadas de IA. Tener una comprensión amplia de distintas arquitecturas orientadas a visión por computadora y procesamiento de texto, así como de su aplicabilidad. + Asumir la responsabilidad del ciclo de vida completo de las iniciativas de ciencia de datos, desde la generación de ideas y la ingesta de datos hasta la implementación de modelos en producción. + Impulsar experimentación continua para optimizar el rendimiento de los modelos y generar un impacto empresarial medible. + Colaboración estratégica y alineación con partes interesadas + Colaborar con líderes empresariales para traducir necesidades en alcances claros de proyectos, objetivos y métricas de éxito. + Definir criterios técnicos y comerciales de éxito junto con gestores de proyectos y partes interesadas. + Garantizar que las soluciones cumplan con los estándares corporativos de calidad de los datos, seguridad, privacidad y cumplimiento normativo (incluida la Ley de IA de la UE y las leyes regionales). + Mentoría técnica: + Brindar mentoría a científicos de datos junior mediante orientación práctica, formación para cubrir brechas de habilidades y desarrollo conjunto de soluciones. + Fomentar una cultura de excelencia, colaboración y aprendizaje continuo dentro del equipo de ciencia de datos. + Innovación y IA preparada para el futuro: + Mantenerse a la vanguardia de los avances en aprendizaje automático e inteligencia artificial. + Identificar proactivamente desafíos empresariales y proponer proyectos innovadores de IA de alto impacto. **REQUISITOS:**\- Máster en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas, Ingeniería o campo relacionado. * Experiencia de 3 años o más en ciencia de datos o aprendizaje automático. * Competencias técnicas: \- Programación: Python, SQL (.NET es un plus). \- Control de versiones. * Marco de aprendizaje profundo: PyTorch. * MLOps: Gestión del ciclo de vida de productos de IA.


