Desarrollador Full Stack IA (Python) - Remoto

Empresa del rubro de Tecnología se encuentra en la búsqueda del mejor talento para ocupar el puesto de Desarrollador Full Stack IA

Funciones:

• Identificar oportunidades de aplicación de IA/ML en los distintos procesos del negocio.
• Participar en la definición de la arquitectura técnica y selección de herramientas de IA/ML.
• Promover el uso responsable, ético y transparente de la inteligencia artificial dentro de la organización.
• Desarrollo Integral: Construir la aplicación completa, desde la base de datos hasta la interfaz de usuario, garantizando la coherencia y la funcionalidad.
• Programación en Python: Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones y scripts en Python como principal lenguaje de programación para la creación de prototipos y soluciones.
• Integración de IA Generativa: Consumir y orquestar servicios de Inteligencia Artificial como Gemini AI (Google) y OpenAI (GPT) a través de sus APIs para crear soluciones avanzadas de procesamiento de lenguaje natural, análisis de datos y generación de contenido.
• Construcción de Prototipos de Software: Diseñar y codificar rápidamente prototipos funcionales y pruebas de concepto (PoC) que demuestren el valor de nuevas tecnologías y soluciones a problemas de negocio.
• Desarrollo de APIs: Diseñar, desarrollar y mantener APIs que conecten la interfaz de usuario (frontend) con la lógica del negocio, incluyendo los módulos de IA.
• Resolución de Problemas: Identificar y solucionar problemas en cualquier capa de la aplicación (base de datos, servidor, cliente), actuando como un punto de conexión entre el desar

Requisitos:

• Técnico o universitario egresado en Ingeniería de Sistemas, informática o relacionados.
• Experiencia mínima de 2 años como desarrollador Full Stack con manejo de IA/ML, con Python, Angular y React.
• Habilidad de comunicación a todo nivel organizacional.

Conocimientos técnicos:

• Lenguajes backend: Python (alto nivel), JavaScript, TypeScript.
• Frameworks: Angular, React, FastAPI, Django.
• Librerías y frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy, spaCy, HuggingFace.
• Procesamiento y datos: Pandas, pdfplumber, PyMuPDF, PyPDF2, Tesseract/pytesseract, OpenCV (cv2), Pillow, pyzbar, pdfminer.
• Conocimientos en bases de datos relacionales (PostgreSQL, SQL Server) y no relacionales (MongoDB).
• Conocimientos en LLMs, Inteligencia Artificial y OCR, incluyendo el uso y comprensión de modelos como Gemini, OpenAI (GPT), Mistral AI y Ollama
• Aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Deep Learning, redes neuronales, embeddings.