Tuluá - 205854-analista de analitica e inteligencia artificial

Propósito

del rol:

responsable.

harás en tu día a día?

Desarrollo

e implementación de soluciones de IA/ML:

• Crear agentes autónomos usando LLMs y otras tecnologías de IA.
• Construir sistemas multiagente mediante frameworks y protocolos de comunicación.
• Diseñar, probar e implementar modelos de ML y soluciones de IA, abarcando desde la recopilación de datos hasta su monitoreo en producción.
• Mantener pipelines de datos escalables para entrenamiento, validación e implementación de modelos.
• Integrar componentes de IA en sistemas existentes mediante APIs o MCPs.

Investigación:

• Colaborar con el Laboratorio de IA para adoptar nuevas tecnologías mediante pruebas de concepto.
• Personalizar modelos avanzados de IA para solucionar problemas concretos.

Colaboración

y Comunicación:

• Colaborar con equipos técnicos para definir requisitos y entregar soluciones de IA.
• Comunicar resultados e implicaciones de modelos de IA a distintos públicos.
• Promover buenas prácticas de IA/ML en la organización.

Optimización

y Mantenimiento:

• Identificar y ajustar modelos de IA en producción para mantener precisión, eficiencia y escalabilidad.
• Solucionar problemas de calidad de datos, sesgo y deriva del modelo.
• Automatizar despliegue y gestión de modelos aplicando XOps (MLOps, LLMOps, AgentOps).

Cumplimiento

y Ética:

• Asegurar que las soluciones de IA cumplan con las regulaciones y los estándares éticos definidos por la compañía y el entorno.
• Implementar mecanismos para garantizar la privacidad, la seguridad, la equidad y el rigor técnico en los modelos de IA.

formación y experiencia buscamos?

informática, desarrollo de Software, ciencias de la computación, matemáticas, estadística, afines.

en Inteligencia Artificial, Machine Learning o un área afín.

Conocimientos:

• Dominio sólido de Python, con experiencia en frameworks de ML/DL (por ejemplo: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Experiencia en el diseño, creación y evaluación de agentes de IA basados en LLMs, con pro-eficiencia en el manejo de frameworks de orquestamiento (por ejemplo: LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, Crew AI o ADK).
• Conocimiento en técnicas para aumentar la capacidad cognitiva de modelos de lenguaje a partir de datos externos (RAG tradicional, iterativo y basado en grafos, Prompt tuning, CoT prompting, Offline learning, In-context learning y Fine Tuning).
• Experiencia en el análisis de datos y modelación de IA/ML paralelizada con Spark (PySpark y SparkML).
• Conocimiento profundo de bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL) y datos vectoriales.
• Experiencia en computación en la nube (AWS, Azure o GCP) y tecnologías de contenedores ( Docker, Kubernetes).
• Familiaridad con DevSecOps, MLOps y LLMOps, incluyendo CI/CD, pruebas automatizadas y monitoreo de modelos y agentes.
• Conocimientos de estadística, álgebra lineal, cálculo y probabilidad.
• Experiencia con técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), visión por computadora o análisis de series temporales.

Experiencia: Entre

learning e inteligencia artificial.

Condiciones: Contrato Indefinido; tiempo completo; híbrido, desde cualquier ciudad del país.