1943 - Especialista / Consultor De Inteligencia Artificial

Buscamos un profesional con experiencia práctica en Inteligencia Artificial para identificar, estructurar, priorizar y ejecutar casos de uso que generen valor para el negocio. El rol combinará visión estratégica, relacionamiento con áreas de negocio y capacidad técnica para desarrollar y validar pilotos de IA.

Condiciones

Horario: lunes a viernes, jornada laboral ordinaria.

Disponibilidad para reuniones con áreas de negocio, Datos, Tecnología y proveedores, y para ajustar la agenda según las necesidades de los pilotos.

• Profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, Datos, Ciencia de Datos, Estadística, Ingeniería Industrial, Administración o carreras afines.
  
• 3 a 5 años de experiencia profesional, con experiencia demostrable en iniciativas o casos de uso de Inteligencia Artificial.
  
• Experiencia práctica en mínimo 2 de estas áreas: IA Generativa, Machine Learning y automatización inteligente.
  
• Conocimiento y experiencia con LLM, APIs de IA y herramientas/plataformas de Inteligencia Artificial.
  
• Experiencia identificando, evaluando, estructurando y priorizando casos de uso de IA.
  
• Capacidad para desarrollar prototipos o pilotos de IA de baja o mediana complejidad, utilizando APIs, scripting y/o herramientas low-code/no-code.
  
• Conocimientos de arquitectura e integración de soluciones, flujos de datos, calidad y gobierno de datos.
  
• Conocimientos de seguridad, privacidad y uso responsable de datos e IA.
  
• Experiencia trabajando con áreas de Negocio, Datos, Tecnología y proveedores externos.
• Deseable experiencia en estimación de costos/presupuestos y certificaciones en IA, Machine Learning o Cloud (Azure AI o equivalentes).
  
• Identificar y estructurar oportunidades y casos de uso de IA junto con las áreas de negocio.
  
• Evaluar y priorizar iniciativas según impacto, viabilidad, esfuerzo, costos, riesgos y disponibilidad de datos.
  
• Diseñar, construir o coordinar pilotos y prototipos de IA, definiendo alcance, arquitectura, integraciones y criterios de éxito.
  
• Validar los datos necesarios para cada iniciativa y su alineación con los lineamientos de Datos, Tecnología y Seguridad.
  
• Evaluar herramientas, plataformas y proveedores de IA y acompañar su implementación.
  
• Determinar, a partir de los resultados de los pilotos, si las iniciativas deben escalarse, ajustarse o cerrarse.
  
• Mantener actualizado el portafolio y roadmap de IA, documentando avances, resultados, aprendizajes y recomendaciones.
  
• Apoyar la adopción de IA en las áreas de negocio y transferir conocimiento y metodologías al equipo interno.