• Rango de edad: 18 a 30 años
• Experiencia con el lenguaje de programación Python (preferentemente)
• Experiencia con Computer Vision (no limitativo)
• Experiencia usando GitHub para control de versiones (no limitativo)
• Entendimiento básico de la navegación y ejecución de instrucciones usando una terminal (cmd, powershell, etc.) (no limitativo)
• Experiencia evaluando modelos de IA de visión utilizando métricas cuantitativas (precisión, recall, accuracy, F1-score, IoU, etc.) (no limitativo)

FUNCIONES PRINCIPALES:

· Desarrollo y Entrenamiento de Modelos

• Entrenamiento conjunto de modelos de inteligencia artificial para tareas como clasificación, detección de objetos y segmentación de imágenes utilizando datasets.
• Implementar pipelines de entrenamiento, preprocesamiento y validación en Python empleando frameworks como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.

· Evaluación y Mejora de Desempeño

• Evaluar modelos mediante métricas cuantitativas como precisión, recall, F1-score, accuracy e IoU.
• Identificar oportunidades de mejora en los modelos mediante análisis de errores y ajustes finos de parámetros.

· Gestión de Datos y Etiquetado

• Recolectar, limpiar y organizar bases de datos de imágenes.
• Participar en procesos de etiquetado utilizando herramientas como Label Studio.

RESPONSABILIDADES ESPECÍFICAS:

· Versionamiento y Documentación Técnica

• Utilizar GitHub para el control de versiones y la colaboración en código.
• Documentar adecuadamente los experimentos, decisiones técnicas y resultados de modelos.

· Desarrollo de Herramientas de Soporte

• Usar scripts y utilidades para automatizar flujos de trabajo comunes (conversión de datos, visualización de resultados, análisis de métricas, etc.).
• Integrar modelos en prototipos funcionales o sistemas de prueba usando OpenCV, YOLO u otras bibliotecas.

· Interacción Multidisciplinaria y Mejora Continua

• Colaborar con equipos de desarrollo, producto o científicos de datos para adaptar modelos a necesidades específicas.
• Mantenerse actualizado con nuevas técnicas y herramientas del campo de visión artificial.

HABILIDADES DESABLES PERO NO INDISPENSABLES:

· Experiencia creando modelos de IA de visión desde cero

· Experiencia con una o más de las siguientes tecnologías: scikit, tensorflow, OpenCV, label-studio, YOLO, OpenVINO, MediaPipe, s3

· Experiencia con bases de datos SQL

· Experiencia con uno o más de los siguientes lenguajes de programación: HTML, JavaScript, Java

· Experiencia con VS Code y su extensión de Git

· Experiencia programando y adaptando software a distintos sistemas operativos (Windows, Linux, Mac)

· Experiencia desarrollando algoritmos de Computer Vision sin el uso de modelo de IA

· Alguna certificación de competencia relacionada a programación tal como ¨Hackathon¨, entre otras