Profesional recién egresado o con experiencia inicial en Ingeniería en Ciencias de la Computación, Sistemas, Inteligencia Artificial, Mecatrónica, Electrónica o carrera afín.
Buscamos una persona interesada en desarrollar soluciones de inteligencia artificial aplicadas al análisis de imágenes y video. Deberá contar con fundamentos de programación, aprendizaje automático y visión por computadora, así como capacidad para analizar problemas, experimentar con modelos y comprender el funcionamiento general de un sistema de analíticos de video.
Se espera curiosidad técnica, criterio para experimentar, capacidad de depuración y disposición para aprender.
Responsabilidades
- Preparar, limpiar, explorar y validar conjuntos de imágenes y video.
- Apoyar en procesos de etiquetado y revisión de calidad de datos.
- Entrenar, evaluar y probar modelos de visión por computadora.
- Ejecutar experimentos y documentar resultados, configuraciones y conclusiones.
- Implementar prototipos para clasificación, detección, segmentación o rastreo de objetos.
- Procesar imágenes, archivos de video y flujos de cámaras.
- Integrar modelos en pipelines de inferencia y aplicaciones básicas.
- Analizar falsos positivos, falsos negativos y otros comportamientos del sistema.
- Colaborar en la implementación de reglas de negocio y analíticos sobre las detecciones.
- Participar en pruebas de rendimiento, estabilidad y precisión en condiciones reales.
Experiencia deseable
Se considerará experiencia obtenida en proyectos escolares, prácticas profesionales, proyectos personales, investigación o empleos anteriores, particularmente en:
- Machine learning, deep learning o visión por computadora.
- Clasificación, detección, segmentación o rastreo de objetos.
- Entrenamiento y evaluación de redes neuronales.
- Procesamiento de imágenes, archivos de video o transmisiones en tiempo real.
- Publicación de proyectos en GitHub, Kaggle u otras plataformas.
- Integración básica de modelos en APIs o aplicaciones.
Requisitos indispensables
- Buen manejo de Python.
- Fundamentos de programación, estructuras de datos y programación orientada a objetos.
- Uso de Git para control de versiones.
- Manejo básico de entornos Linux y línea de comandos.
- Experiencia práctica con NumPy y alguna herramienta de manipulación de datos, como pandas o Polars.
- Conocimientos de scikit-learn y de al menos un framework de deep learning: PyTorch o TensorFlow.
- Experiencia básica con OpenCV.
- Capacidad para extraer, limpiar, transformar y analizar datos estructurados y no estructurados.
- Conocimientos básicos de SQL.
- Uso básico de Docker.
- Comprensión general del proceso de entrenamiento de un modelo:
- Separación de datos de entrenamiento, validación y prueba.
- Etiquetado y control de calidad del dataset.
- Aumento de datos.
- Sobreajuste y generalización.
- Selección y análisis de métricas.
- Reproducibilidad de experimentos.
- Capacidad para interpretar métricas como precisión, recall, F1, IoU y mAP, sin requerir dominio avanzado de su formulación matemática.
Deseable, no indispensable
- Experiencia con FFmpeg o GStreamer.
- Familiaridad con NVIDIA DeepStream SDK.
- Conocimientos básicos sobre aceleración con GPU, CUDA o TensorRT.
- Experiencia con arquitecturas de visión.
- Conocimientos básicos de APIs REST y FastAPI.
- Familiaridad con CI/CD, MLOps y versionamiento de datasets o experimentos.
- Conocimiento de herramientas de etiquetado de imágenes y video.
- Lectura de documentación técnica en inglés.
Competencias
- Pensamiento lógico y capacidad para dividir un problema en componentes.
- Curiosidad por entender por qué un modelo o analítico falla.
- Capacidad para formular hipótesis y diseñar pruebas.
- Atención a la calidad de los datos y de los resultados.
- Comunicación clara y documentación del trabajo.
- Capacidad para recibir retroalimentación y aprender nuevas tecnologías.
- Trabajo colaborativo con perfiles de software, datos, infraestructura y negocio.
Sueldo: $15,000.00 - $18,000.00 al mes
Lugar de trabajo: Empleo presencial
