**Formación Académica** * Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Sistemas de Información o áreas afines; * Ventaja competitiva: Máster o Doctorado en Inteligencia Artificial, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo o áreas relacionadas. **Principales Actividades** * Realizar experimentos para la validación de nuevos modelos, arquitecturas y metodologías; * Realizar análisis estadísticos de rendimiento; * Garantizar el rigor científico, la reproducibilidad y el cumplimiento metodológico; * Redactar artículos científicos, informes técnicos y patentes. **Habilidades Deseables** * Experiencia y participación en investigación aplicada y desarrollo experimental en IA; * Conocimientos sobre Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) y NLP avanzado; * Conocimientos sobre Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo supervisado, no supervisado y auto\-supervisado; * Dominio de la redacción, revisión y envío de artículos científicos; * Experiencia con modelos multimodales (texto, audio, vídeo y sensores); * Participación previa en centros de investigación, laboratorios de I\+D o proyectos financiados por agencias públicas. **Tecnologías** * Lenguajes: Python (avanzado), Bash, C/C\+\+; * Frameworks y bibliotecas de IA: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face (Transformers, Datasets), Scikit\-learn; * NLP y LLM: Ajuste fino (fine\-tuning), generación aumentada mediante recuperación (RAG, Retrieval\-Augmented Generation), ingeniería de indicaciones (prompt engineering), evaluación y comparación de modelos (benchmarking); * MLOps para investigación: Docker, Kubernetes, Git, CI/CD, control de versiones de datos y experimentos (DVC, LakeFS); * Ingeniería de Datos: SQL, NoSQL, Data Lakes, pipelines de datos, Apache Spark. **Idiomas** * Inglés intermedio.