AMI es una empresa internacional que brinda soluciones de control y automatización centradas en el diseño, la fabricación y la implementación de soluciones tecnológicas innovadoras para proveer mejoras en la eficiencia de los procesos de las empresas, principalmente con soluciones de Drives y optimización de Hornos de Arco Eléctrico. Las industrias que atendemos incluyen Acero, Minería, Cemento, Papel y Petróleo.

Nos encontramos en búsqueda de:

Practicante de Visión

Carreras:

Ingeniería en Computación, Ingeniería en Electrónica, Ciencias de la Computación, Ingeniería en Robótica, Ingeniero Desarrollador de Software, Ingeniero Físico o afin.

Objetivo del puesto:

Apoyar el desarrollo y refinamiento de modelos de reconocimiento visual: A través del etiquetado preciso y sistemático de imágenes, facilitar la mejora continua de los algoritmos de reconocimiento visual utilizados en el departamento.

Conocimientos requeridos:

• Conocimientos en Ciencia de Datos o áreas relacionadas: Esencial para comprender los principios detrás del procesamiento y análisis de imágenes.

• Experiencia con Python y bibliotecas de procesamiento de imágenes: Proficiencia en Python, especialmente con bibliotecas como OpenCV, PIL, o similares. (deseable)

• Conocimientos en plataformas de etiquetado de imágenes: Familiaridad con herramientas de anotación y etiquetado como LabelBox, VGG Image Annotator (VIA), Roboflow o similares.

• Noción de formatos de etiquetas: Comprensión de los formatos estándar de etiquetas utilizados en el entrenamiento de modelos de visión por computadora.

• Noción de los modelos de visión por computadora: Entendimiento básico de los modelos más comunes en visión por computadora y sus aplicaciones.

• Disposición para ser capacitado y aprender sobre el proceso: Alta motivación y disposición para recibir capacitación específica y buscar activamente el aprendizaje en el campo del reconocimiento visual.

Funciones:

• Etiquetado de imágenes: Revisar conjuntos de datos de imágenes y etiquetar características relevantes según los criterios establecidos por el equipo de ciencia de datos.

• Verificación de etiquetas: Revisar las etiquetas existentes para garantizar su precisión y coherencia con las definiciones del proyecto.

• Colaboración en la mejora de herramientas de etiquetado: Sugerir mejoras en las herramientas y procesos de etiquetado basados en la experiencia práctica.

• Documentación de procesos y resultados: Mantener registros detallados de las actividades de etiquetado para facilitar la revisión y el análisis por parte del equipo.

• Participación en reuniones de equipo: Contribuir con insights y feedback en reuniones para optimizar las estrategias de reconocimiento visual.

Interesados favor de postularse por este medio o enviar su CV al correo mencionado.