Objetivo general del rol/cargo Gestionar proyectos o soluciones de automatización y robótica desde el área de TI para los distintos negocios, con el fin de contribuir al desarrollo eficiente de los planes tecnológicos de la organización. Responsabilidades del rol/cargo 1. Diseño e implementación de modelos de IA - Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de machine learning y deep learning para resolver problemas específicos del negocio. 2. Análisis de datos avanzado - Aplicar técnicas estadísticas, de minería de datos y analítica predictiva para descubrir patrones, tendencias y oportunidades de mejora. 3. Gestión de proyectos de analítica e IA - Liderar iniciativas de transformación digital basadas en datos, asegurando la alineación con los objetivos estratégicos de la organización. 4. Integración de soluciones inteligentes - Colaborar con equipos de TI y negocio para integrar modelos de IA en sistemas existentes, garantizando su escalabilidad y mantenimiento. 5. Monitoreo y mejora continua de modelos - Evaluar el rendimiento de los modelos implementados y realizar ajustes para mejorar su precisión y eficiencia. 6. Gobernanza y ética de datos - Asegurar el cumplimiento de políticas de privacidad, seguridad y uso ético de los datos en todas las etapas del ciclo analítico. 7. Capacitación y transferencia de conocimiento - Apoyar en la formación de equipos internos en temas de IA y analítica, promoviendo una cultura basada en datos. 8. Exploración de nuevas tecnologías - Mantenerse actualizado sobre tendencias emergentes en inteligencia artificial, big data, y herramientas analíticas para proponer innovaciones. Responsabilidades del rol/cargo Formación Nivel académico: Profesional Formación: Ingeniería de Sistemas, Electrónica o afines Conocimiento técnico y certificaciones - Conocimientos en lenguajes de programación R, Matlab, preferiblemente Python - Conocimiento en librerías Pandas, Numpy, SkLearn, Keras, Pytorch, Tensorflow, matplotlib y otras - Habilidades para la transformación y modelado de datos. - Conocimiento del proceso iterativo de un proyecto de analítica e inteligencia artificial. - Conocimientos conceptuales de modelos predictivos (ML) para regresión, clasificación. Conceptos de redes neuronales para generación. - Conocimiento del estado del arte de la inteligencia artificial, diversos modelos y arquitecturas de redes neuronales (BERT, YOLO, Transformers, NERF, etc) - Deseable, conocimientos en Azure en general y Azure Machine learning. - Deseable conocimiento en MLOps Área de experiencia 2+ años en inteligencia artificial y analítica Idiomas Inglés-B1