Data Scientist NLP – IA

¿Y si tu trabajo fuera decidir cómo hablan y entienden el lenguaje las soluciones de IA que usan miles de personas? Ese es el corazón de este rol: Buscamos a alguien que disfrute tanto afinando un modelo como discutiendo el mejor prompt, la métrica adecuada o el tipo de explicación que necesita un usuario no técnico. ¿Quiénes somos? En PROCESIA construimos soluciones donde la IA deja de ser un buzzword y se convierte en asistentes, buscadores inteligentes, sistemas de ayuda y herramientas que entienden el lenguaje humano.​ Trabajamos en proyectos de alto impacto, con equipos donde conviven perfiles muy técnicos y otros muy funcionales, y donde cada persona puede aportar su mirada a cómo debe comportarse la IA. El reto: darle forma a la IA que entiende el lenguaje No buscamos un perfil de datos más, buscamos a quien se pregunte constantemente: ¿de verdad este modelo está entendiendo lo que el usuario quiere decir?.​ Tu terreno será el texto: desde documentos largos a consultas breves, desde prompts para LLMs hasta métricas que midan si la IA está respondiendo bien. Disfrutarás si: Te mueves con naturalidad entre Python, pandas, numpy, scikit‑learn, y no tienes miedo a abrir un notebook y explorar datos textuales desde cero.​ Has pasado varios años construyendo soluciones de NLP (clasificación, extracción de entidades, búsqueda semántica, resúmenes, etc.), no solo leyendo papers.​ Te interesa especialmente la IA generativa: arquitecturas RAG, LLMs como GPT, LLaMa o Mistral, embeddings, fine‑tuning y evaluación de modelos grandes.​ Disfrutas explicando resultados a gente no técnica, buscando ejemplos claros y visualizaciones que cuenten la historia del modelo.​ ¿Qué harás en el día a día? Formarás parte de un equipo donde también hay Consultores Python, arquitectos y otros Data Scientists, con los que co‑diseñarás soluciones end‑to‑end.​ En la práctica, te ocuparás de: Diseñar y entrenar modelos de NLP, tanto clásicos como basados en Transformers, para resolver problemas concretos (búsqueda, clasificación, extracción, resumen, etc.).​ Preparar y entender los datos textuales: limpieza, normalización, anotación, definición de etiquetas y métricas que tengan sentido para negocio.​ Construir y mejorar soluciones de IA generativa sobre RAG, trabajando con embeddings, recuperación de contexto y prompts para modelos como GPT, LLaMa o Mistral.​ Trabajar mano a mano con el equipo de desarrollo para que tus modelos se integren en APIs y servicios que funcionan en Kubernetes y entornos CI/CD.​ Documentar de forma clara lo que hace el modelo, sus límites y cómo evolucionarlo, ayudando a que el conocimiento no se quede solo en el código.​ Lo que necesitamos de tu experiencia Este, no es un rol junior ; vas a tomar decisiones que definen cómo se comportan soluciones de IA clave.​ Por eso buscamos: Al menos 7 años de experiencia en proyectos TI y 5 años trabajando en soluciones de datos o inteligencia artificial a…