Data & Computer Vision Engineer

Data & Computer Vision Engineer

Departamento: I&D
Reporta a: Líder de I&D
Personas a cargo: No
Modalidad: Remoto o esquema híbrido (1–2 veces por semana en oficinas en Puerto Madero)

Misión del rol

Diseñar, desarrollar y desplegar soluciones de inteligencia artificial basadas en computer vision que generen impacto real en el negocio. Será responsable de aplicar técnicas de machine learning y deep learning para construir modelos escalables y confiables, tanto en entornos cloud como en dispositivos edge.

Trabajará en colaboración con equipos de desarrollo y producto para transformar procesos, mejorar la eficiencia operativa y crear productos diferenciales a partir de la interpretación visual automatizada.

Formación

Mínimo:

• Estudiante avanzado en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Electrónica, Matemática, Física o carreras afines.

Deseable:

• Graduado en carreras mencionadas.

• Posgrado o especialización en Inteligencia Artificial, Deep Learning o Data Science.

Experiencia

Mínimo:

• +3 años en roles de Computer Vision o Data Scientist en proyectos de IA aplicada.

• Desarrollo de modelos de deep learning (TensorFlow o PyTorch).

• Implementación y despliegue de modelos en entornos productivos.

Deseable:

• Experiencia en optimización de modelos para edge computing.

• Integración IoT (MQTT, WebSockets, HTTP/REST).

• Despliegue de modelos con FastAPI o Flask.

Conocimientos valorados

• Librerías y frameworks de visión (OpenCV, YOLO, Detectron2, etc.).

• Hardware edge (Raspberry Pi, NVIDIA Jetson).

• Desarrollo de nodos personalizados en Node‑RED.

• Contenedores (Docker) y despliegue cloud (AWS, Azure, GCP).

• Metodologías ágiles.

Responsabilidades

• Diseñar, entrenar y optimizar modelos de computer vision para resolver problemas de negocio.

• Desarrollar pipelines de machine learning completos: adquisición, etiquetado de datos y deployment.

• Implementar y mantener aplicaciones de computer vision en Python utilizando frameworks modernos.

• Realizar fine‑tuning de modelos preentrenados (YOLO, Qwen‑VL, entre otros).

• Desarrollar flujos de procesamiento de imágenes y orquestación de servicios en Node‑RED.

• Implementar sistemas de monitoreo y evaluación continua del rendimiento de modelos en producción.

• Prototipar nuevas aplicaciones de computer vision con potencial impacto en productos o procesos internos.

• Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de IA en entornos productivos.

Actividades principales

• Diseño y entrenamiento de modelos de detección, clasificación o segmentación.

• Desarrollo de scripts y pipelines automatizados para procesamiento de datasets.

• Implementación de APIs y microservicios para servir modelos de computer vision.

• Monitoreo, evaluación y retraining de modelos en producción.

• Experimentación con nuevas arquitecturas de IA visual.

• Optimización para entornos edge (quantización, pruning, TensorRT, ONNX, TFLite).

• Documentación técnica clara de código, experimentos y resultados.

• Trabajo colaborativo con otras áreas técnicas para integración y validación.

Competencias

• Pensamiento analítico y orientación a resultados.

• Capacidad para resolver problemas complejos con enfoque científico.

• Curiosidad y actualización constante en IA.

• Autonomía y autogestión.

• Comunicación clara y documentación efectiva.

• Trabajo colaborativo.

• Organización y atención al detalle.

• Adaptabilidad a entornos innovadores y cambiantes.