HumanCapital.work, en colaboración con importante empresa de servicios de telecomunicaciones, requiera incorporar a:

Technical Lead Computer Vision

Objetivo del cargo

Liderar técnica y operativamente los proyectos de visión artificial de la compañía, integrando experiencia avanzada en IA y visión computacional con habilidades de gestión de proyectos, elaboración de propuestas comerciales y despliegue de soluciones en entornos productivos. Este rol articula los equipos técnicos y las áreas de negocio, asegurando la entrega de soluciones de alto impacto y alineadas con la estrategia de innovación de la organización.

Principales funciones
Liderar el diseño e implementación de soluciones de visión artificial, asegurando estándares de calidad y escalabilidad.
Supervisar el trabajo de ingenieros/as de visión artificial, brindando lineamientos técnicos, revisión de código y soporte en la toma de decisiones.
Coordinar el ciclo completo de los proyectos: levantamiento de requerimientos, definición de alcance, planificación técnica y seguimiento del pipeline.
Participar en la elaboración de propuestas técnicas y comerciales para clientes internos o externos.
Representar al equipo frente a stakeholders estratégicos, comunicando avances, riesgos y resultados en términos técnicos y de negocio.
Explorar nuevas tecnologías y enfoques en IA, proponiendo mejoras continuas en metodologías y herramientas del equipo.

Requisitos del cargo

• Formación académica: Ingeniería Civil en Computación, Informática, Electrónica, Eléctrica, Matemática o afín.
• Experiencia Mínimo 3 años de experiencia en desarrollo de soluciones de visión artificial.
• Experiencia previa como Computer Vision Engineer (excluyente).
• Al menos 2 años liderando técnica o funcionalmente proyectos o equipos.
• Experiencia en gestión de proyectos tecnológicos: estimación de esfuerzo, planificación, reporting y relación con clientes internos o externos.
• Dominio de Python (excluyente); C++ deseable.
• Manejo avanzado de frameworks como OpenCV, TensorFlow, PyTorch, NumPy.
• Modelos de visión artificial: YOLO, SSD, segmentación semántica, reconocimiento de imágenes.
• Conocimiento de entornos Linux, scripting Bash y herramientas de virtualización (Docker).
• Deseable manejo de metodologías ágiles y herramientas de gestión de proyectos (Jira, Trello, Asana).