Especialista en Inteligencia Artificial y Machine Learning - Banca

Descripción del puesto

• Diseñar, construir, entrenar y desplegar modelos de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning alineados a las necesidades del negocio.
• Analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados para identificar patrones, oportunidades de mejora y casos de uso de IA.
• Supervisar, monitorear y optimizar continuamente el desempeño, precisión y estabilidad de los modelos de IA en producción.
• Colaborar estrechamente con las áreas de negocio para levantar requerimientos, comprender problemáticas y traducirlas en soluciones técnicas basadas en IA.
• Participar en el diseño de arquitecturas de soluciones de IA, definiendo productos, entregables, tiempos y dependencias de cada iniciativa.
• Implementar buenas prácticas de MLOps, incluyendo versionado de modelos, despliegue, documentación y automatización del ciclo de vida de los modelos.
• Atender incidencias, solicitudes y mejoras relacionadas con las aplicaciones y modelos de IA bajo su responsabilidad, escalando a proveedores cuando corresponda.
• Investigar y proponer nuevas tecnologías, metodologías y enfoques de inteligencia artificial que permitan mantener a la organización a la vanguardia de la innovación.

Requisitos

• ​​​​​​ Formación en: Ingeniería en Sistemas, Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Data Science o carreras afines.
• Experiencia de 3 años comprobables, en desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Realizando trabajos con grandes volúmenes de datos y entornos productivos.
• Conocimientos técnicos:
• Python (Avanzado): Manejo de Pandas, NumPy, Scikit-Learn y librerías de visualización.
• SQL (Avanzado): Consulta y manipulación de datos en bases transaccionales y Data Warehouse.
• Cloud Computing: Experiencia en al menos una plataforma (AWS, GCP o Azure), especialmente servicios de Machine Learning (SageMaker, Bedrock, Vertex, entre otros).
• Machine Learning: Modelos de regresión, clasificación, clustering y series de tiempo.
• Conocimientos deseables: Deep Learning y redes neuronales. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). MLOps (Básico–Intermedio): Git, Docker, despliegue de modelos como APIs (FastAPI o Flask).

Beneficios

• Salario mensual.
• Jornada de 48 horas semanales, presencial.
• Contratación indefinida, con 3 meses probatorios.

¡Si cumples con el perfil no dudes en postularte!

Detalles