Applied Scientist

Rol técnico: diseñar, entrenar y desplegar modelos ML y sistemas para que LLMs razonen sobre datos geoespaciales, mapas y tráfico, manteniendo equilibrio entre precisión y escalabilidad.

• Diseñar interfaces de datos para LLMs y estrategias de recuperación de datos geoespaciales
• Desarrollar representaciones de datos y contextos estructurados para IA (embeddings, grafos de conocimiento)
• Implementar y evaluar modelos ML/DL y pipeline de producción balanceando precisión, latencia y costos

• Formación en Ciencia de la Computación, ML, estadísticas o campos cuantitativos
• Experiencia práctica con PyTorch (o JAX) y stack Python (NumPy, Pandas, scikit-learn)
• Experiencia con grandes conjuntos de datos y computación distribuida; capacidad de diseñar experimentos y sacar conclusiones