Propósito del rol

Incorporar un perfil técnico capaz de construir soluciones de IA end‑to‑end combinando:

• Modelos de Machine Learning / Deep Learning (predicción, clasificación, scoring, etc.) y su ciclo de vida en producción (entrenamiento, inferencia, monitorización y reentrenamiento).
• Sistemas de IA agéntica (agentes que razonan y ejecutan acciones usando herramientas, memoria y control del flujo) con foco en seguridad, trazabilidad y evaluaciones .
• RAG como pieza transversal para “grounding” de respuestas y acceso a conocimiento corporativo usando bases vectoriales y, cuando aplique, grafos .

Responsabilidades del puesto (equilibradas 50/50)

A) Bloque ML/DL (≈50%)

• Diseñar y entrenar modelos ML/DL, validarlos y preparar su puesta en producción (métricas, umbrales, versiones).
• Implementar y operar el ciclo de vida: entr...