Empleos de sin experiencia ciencia de datos

Descripción del perfil :

Profesional recién egresado o con experiencia inicial en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de

la Computación, Inteligencia Artificial o carrera afín.

Buscamos una persona con buenos fundamentos de programación, machine learning y

preparación de datos, interesada en desarrollar chatbots, sistemas RAG y agentes de IA

capaces de consultar información, utilizar herramientas y ejecutar flujos de varios pasos.

No esperamos que domine todas las tecnologías ni que diseñe arquitecturas complejas sin

supervisión. Sí buscamos pensamiento lógico, curiosidad técnica y capacidad para

construir, probar y depurar soluciones funcionales.

Responsabilidades

● Desarrollar chatbots, asistentes, sistemas RAG y agentes con herramientas.

● Preparar, limpiar, segmentar e indexar documentos y otras fuentes de información.

● Trabajar con embeddings, metadatos y bases de datos vectoriales.

● Implementar flujos de agentes utilizando LangChain y LangGraph.

● Integrar modelos de lenguaje con APIs, bases de datos y servicios internos.

● Desarrollar APIs con Python y FastAPI.

● Crear datasets de evaluación y pruebas automatizadas.

● Evaluar calidad de respuestas, recuperación de información, alucinaciones, uso de

herramientas, latencia y costo.

● Registrar y analizar ejecuciones con LangSmith, MLflow o herramientas similares.

● Documentar experimentos, configuraciones, resultados y decisiones técnicas.

● Participar en el despliegue, monitoreo y mejora continua de las soluciones.

Experiencia deseable

Se considerará experiencia obtenida en proyectos escolares, personales, prácticas

profesionales o empleos anteriores, particularmente en:

● Desarrollo de chatbots o aplicaciones con modelos de lenguaje.

● Implementación de al menos un sistema RAG de extremo a extremo.

● Construcción de agentes con herramientas o function calling.

● Integración de APIs de OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure OpenAI o modelos open

source.

● Uso de LangChain, LangGraph o frameworks similares.

● Desarrollo de APIs con FastAPI.

● Uso de bases de datos vectoriales.

● Evaluación u observabilidad de aplicaciones basadas en LLMs.

● Proyectos publicados en GitHub o portafolio personal.

No es indispensable contar con experiencia laboral formal si puede demostrar proyectos

funcionales y explicar claramente cómo fueron construidos.

Requisitos indispensables

● Buen manejo de Python.

● Conocimientos básicos de FastAPI y APIs REST.

● Uso de Git, entornos Linux y Docker.

● Conocimientos básicos de SQL.

● Experiencia con NumPy y pandas o Polars.

● Fundamentos de machine learning:

○ Aprendizaje supervisado y no supervisado.

○ Preparación y separación de datos.

○ Entrenamiento, validación y prueba.

○ Sobreajuste, métricas y generalización.

● Conocimientos básicos de modelos de lenguaje:

○ Tokens y ventana de contexto.

○ Prompting y salidas estructuradas.

○ Embeddings y búsqueda semántica.

○ Temperatura, alucinaciones y limitaciones de los LLMs.

● Comprensión del flujo de un sistema RAG:

○ Ingesta y limpieza de documentos.

○ Chunking y metadatos.

○ Generación de embeddings.

○ Indexación y recuperación.

○ Construcción de contexto y generación de respuestas.

○ Citado o trazabilidad de fuentes.

● Comprensión de los componentes de un agente:

○ Estado, herramientas, memoria y rutas de ejecución.

○ Manejo de errores y límites de iteración.

○ Validación de resultados.

● Familiaridad con LangChain y LangGraph.

● Conocimiento básico de alguna base vectorial, como pgvector, Qdrant, Pinecone,

Chroma, Weaviate o FAISS.

● Capacidad para crear casos de prueba y evaluar respuestas de manera

reproducible.

● Lectura de documentación técnica en inglés.

Deseable, no indispensable

● Experiencia con LangSmith, MLflow u otra herramienta de trazabilidad y

experimentación.

● Uso de Pytest, mocks y pruebas de integración.

● Conocimiento de métricas para RAG, como relevancia de recuperación, fidelidad a

fuentes, precision, recall y groundedness.

● Familiaridad con Ragas, DeepEval u otras herramientas de evaluación.

● Conocimientos de seguridad y gobernanza:

○ Prompt injection.

○ Protección de información sensible.

○ Control de acceso a herramientas y fuentes.

○ Validación de entradas y salidas.

○ Human-in-the-loop para acciones sensibles.

● Experiencia con CI/CD y GitHub Actions o herramientas similares.

● Familiaridad con AWS, Azure o Google Cloud.

● Conocimiento de Hugging Face y modelos open source.

● Experiencia con Ollama, vLLM o servicios similares.

● Conocimiento de búsqueda híbrida, reranking o query rewriting.

● Familiaridad con MCP, Redis o procesamiento asíncrono.

● Inglés conversacional.

Competencias

● Pensamiento lógico y capacidad para dividir problemas complejos.

● Curiosidad para investigar comportamientos inesperados.

● Capacidad para formular hipótesis y diseñar pruebas.

● Criterio para elegir entre código tradicional, RAG y agentes.

● Atención a la calidad, procedencia y seguridad de los datos.

● Capacidad para reconocer cuando una respuesta no tiene evidencia suficiente.

● Comunicación clara y documentación técnica.

● Disposición para recibir retroalimentación.

● Honestidad respecto a los límites de su conocimiento.

● Interés por aprender tecnologías que cambian rápidamente.

Sueldo: $18,000.00 - $22,000.00 al mes

Lugar de trabajo: Empleo presencial