Responsabilidades

• Desarrollar y optimizar pipelines de datos para sistemas RAG (ingesta, chunking, embeddings y recuperación).
• Evaluar y ajustar (fine-tuning) modelos de lenguaje para mejorar la precisión en la atención al usuario.
• Diseñar arquitecturas de redes neuronales (CNN, RNN, Transformers) adaptadas a necesidades específicas de análisis de datos.
• Colaborar con el equipo de infraestructura para el despliegue eficiente de modelos en entornos de producción.
• Mantenerse al día con el estado del arte en Deep Learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Requisitos

• Experiencia: Mínimo 2-3 años en desarrollo de software, con al menos 1 año especializado en proyectos de IA/Machine Learning.
• Dominio de Python: Uso experto de librerías como Pandas, NumPy y entornos de desarrollo estándar.
• Frameworks de Deep Learning: Experiencia demostrable con PyTorch o TensorFlow/Keras...