Diseñar, desarrollar e implementar módulos de IA e integraciones en la nube.
Construir soluciones de Machine Learning (supervisado y no supervisado) orientadas a la extracción y recuperación de información a partir de texto y documentos (PDF).
Implementar pipelines de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs).
Aplicar técnicas de visión artificial para la lectura, procesamiento y segmentación de datos mediante OCR.
Colaborar en la arquitectura e integración de microservicios mediante la creación y consumo de APIs REST.
Dar seguimiento al ciclo de vida de los modelos (evaluación, monitoreo y despliegue) apoyándote en herramientas de MLOps/DevOps.
Requisitos indispensables
Experiencia: En diseño e implementación de soluciones con módulos de IA.
Lenguaje: Python (Nivel Intermedio - Avanzado).
Machine Learning & NLP:
Experiencia práctica en ML enfocado en extracción de información en documentos (PDF/OCR).
Manejo de arquitecturas e implementación de LLMs.
Dominio de librerías NLP: spaCy, NLTK,
Hugging Face (Transformers) y web scraping con BeautifulSoup.
Manejo de frameworks de ML/DL: scikit-learn, TensorFlow, Keras o PyTorch.
Visión Artificial: Conocimiento de bibliotecas de visión por computadora (OpenCV / CV2).
DevOps & Cloud:
Conocimiento práctico de control de versiones con Git.
Conocimientos básicos en servicios de nube (GCP, AWS o preferentemente ambos) para despliegue de infraestructura básica.
Nociones de CI/CD y contenedores (Docker, Jenkins) para evaluación y monitoreo de modelos.
Metodologías & Arquitectura:
Trabajo bajo marco ágil (Scrum).
Arquitecturas de integración y desarrollo de microservicios (APIs).
Disponibilidad: Incorporación inmediata.
Requisitos deseables (Plus)
Certificación oficial en Google Cloud Platform (GCP) o Amazon Web Services (AWS).
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