Dominar herramientas de ingeniería de datos, infraestructura en la nube y optimización de recursos, especialmente para mitigar limitaciones de conectividad y hardware local.
Automatización inteligente: Diseñar flujos de trabajo eficientes para reducir costos operativos en sectores clave como las finanzas y el mercadeo.
Entrenamiento de modelos: Configurar asistentes virtuales, chatbots avanzados y sistemas de aprendizaje automático personalizados.
Capacitación corporativa: Entrenar y guiar a los equipos internos de las empresas en el uso cotidiano de herramientas de IA.
Competencias Técnicas:
Lenguajes de programación: Dominio experto de Python, R o Java.
IA Generativa: Implementación de modelos masivos de lenguaje (LLMs) como GPT-4 o Claude y metodologías de recuperación de información (RAG).
Herramientas no-code/low-code: Manejo de plataformas de automatización e integración mediante APIs.
Manejo de datos: Gestión avanzada de bases de datos estructuradas y SQL.
Ingeniería y Procesamiento de Datos (Data Engineering)
Pipeline de datos: Construcción de flujos ETL (Extracción, Transformación y Carga) automatizados.
Bases de datos vectoriales: Manejo de herramientas como Pinecone, Chroma o Weaviate para sistemas de recomendación y memoria de LLMs.
Big Data: Conocimientos básicos en Apache Spark o Databricks para procesar grandes volúmenes de información.
Infraestructura Cloud y MLOps
Proveedores de nube: Configuración de servicios de IA en AWS (SageMaker), Google Cloud (Vertex AI) o Microsoft Azure.
Despliegue y contenedores: Uso de Docker y Kubernetes para empaquetar, distribuir y ejecutar modelos de forma aislada.
Monitoreo de modelos: Implementación de flujos de MLOps (Operaciones de Machine Learning) para vigilar el rendimiento del modelo en producción. Desarrollo de Aplicaciones y APIs
Frameworks de desarrollo: Creación de aplicaciones backend rápidas con FastAPI o Flask para exponer los modelos de IA.
Integración de frameworks de IA: Uso avanzado de LangChain o LlamaIndex para encadenar modelos de lenguaje con fuentes de datos externas.
Desarrollo frontend rápido: Uso de Streamlit o Gradio para crear prototipos visuales e interfaces de usuario en minutos.
Frameworks Tradicionales de Machine Learning y Deep Learning
Aprendizaje automático: Dominio de Scikit-Learn para modelos predictivos, clasificaciones y regresiones tradicionales.
Redes neuronales: Manejo de TensorFlow, Keras o PyTorch para el diseño y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.
Técnicas de Optimización Local
Modelos de código abierto (Open Source): Capacidad para desplegar modelos locales (como Llama 3 o Mistral) usando herramientas como Ollama.
Cuantización de modelos: Técnicas para reducir el peso y el consumo de memoria de los modelos, permitiendo que corran en servidores económicos o computadoras locales sin depender 100% de servicios costosos en la nube.
