- Título profesional en Ingeniería Civil Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o carreras afines.
- Entre 3 y 5 años de experiencia en Data Science, Machine Learning o IA aplicada, con experiencia comprobable llevando soluciones desde la experimentación hasta la producción (shipped features).
- Manejo intermedio de Python, experiencia práctica con LLMs (OpenAI u otros), arquitecturas de datos y despliegue de modelos en sistemas reales.
- Habilidades de comunicación para explicar IA a perfiles no técnicos.
- Traducir problemas complejos de negocio en soluciones técnicas de IA, definiendo la arquitectura completa desde los inputs necesarios y la lógica del modelo hasta la entrega de resultados (outputs).
- Construir y desplegar soluciones utilizando Large Language Models (LLMs) y técnicas de Machine Learning, incluyendo el diseño de prompts, flujos de trabajo y agentes de IA.
- Testear rigurosamente los modelos desarrollados para garantizar que los resultados sean precisos, consistentes y confiables en entornos de producción.
- Realizar ajustes iterativos y monitoreo post-lanzamiento para corregir desviaciones, mejorar el rendimiento y asegurar la escalabilidad de las soluciones implementadas.
- Mantenerse actualizado en las tendencias, herramientas y modelos emergentes de IA, evaluando y proponiendo proactivamente tecnologías que aporten una ventaja competitiva a Rankmi.
- Actuar como puente entre negocio, producto y tecnología, explicando conceptos complejos de IA de forma simple para facilitar el alineamiento estratégico y la toma de decisiones.
- Trabajar estrechamente con los equipos de Ingeniería para la integración técnica de los modelos en la plataforma y con los equipos de Operaciones para optimizar procesos internos mediante IA.
Buscamos a una persona que hoy esté trabajando como Data Scientist aplicado, ML Engineer o AI Engineer, idealmente en una empresa de producto, que ya haya construido soluciones con IA (especialmente LLMs) y las haya llevado a producción.
No es un perfil académico ni de research. Es alguien hands-on, que usa IA para resolver problemas reales, construye soluciones concretas (no solo modelos) y entiende cómo funcionan en producción.
Misión del cargo
- Responsable de diseñar, construir y validar modelos de inteligencia artificial que resuelven problemas concretos del producto. Toma casos de uso (como evaluar el match entre un candidato y una vacante), desarrolla el modelo —usando tecnologías como LLMs— y lo testea rigurosamente para asegurar que los resultados sean precisos, consistentes y útiles en la práctica.
- Experiencia en el sector SaaS B2B.
- Conocimiento en la construcción de copilotos, agentes o automatizaciones complejas.