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DESCRIPCIÓN DEL PUESTO: BECARIO / RECIÉN EGRESADO EN INGENIERÍA DE IA
1. INFORMACIÓN GENERAL DEL PUESTO
· Título del puesto: Becario de Ingeniería en IA / Trainee AI Engineer / Recién Egresado
· Nivel / Seniority: Becario / Junior Inicial (0 a 1 año de experiencia o proyectos académicos/personales demostrables en Inteligencia Artificial y desarrollo de software).
· Área / Departamento: Ingeniería de Inteligencia Artificial / Ciencia de Datos / Desarrollo de Software.
· Modalidad de trabajo: Híbrido.
· Horario: Lunes a viernes (Horario de 9:00 a.m. a 6:00 p.m.)
· Ubicaciones: Mariano Escobedo 303, CDMX / Av. Paseo de la Reforma 510, CDMX.
· Industria: Banca / Servicios Financieros.
2. OBJETIVO DEL PUESTO
Objetivo:
3. CERTIFICACIONES Y CURSOS DE ENTRADA (Nivel Inicial)
Para un recién egresado o becario no se exige experiencia laboral previa, pero se valorará contar con certificaciones de fundamentos que acrediten el interés por aprender y las bases teóricas:
1. Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals (AI-900) / AWS Certified Cloud Practitioner
· Enfoque: Valida la comprensión básica de los conceptos de computación en la nube y los servicios esenciales de IA (visión, NLP, modelos predictivos).
2. Python for Data Science and Machine Learning / Google Data Analytics Certificate
· Enfoque: Demuestra el manejo fundamental del lenguaje Python, análisis explortorio de datos y manipulación de datos tabulares.
3. Scrum Fundamentals Certified (SFC)
· Enfoque: Acredita el entendimiento inicial de los conceptos básicos de metodologías ágiles y el trabajo por sprints.
4. IBM Introduction to Artificial Intelligence (AI) / Coursera Deep Learning Specialization (Cursos iniciales)
· Enfoque: Garantiza conocimientos teóricos introductorios sobre modelos de aprendizaje automático y redes neuronales.
5. Git & GitHub Basics (Certificados de plataformas como Platzi, Udemy o edX)
· Enfoque: Demuestra capacidad práctica para manejar repositorios, ramas y control de versiones colaborativo desde el día uno.
4. REQUISITOS TÉCNICOS Y TEMAS CLAVE PARA EL BECARIO
A. Fundamentos de Programación e Ingeniería de Software
· Lenguaje Principal: Python (conocimientos de sintaxis, funciones, manejo de excepciones y librerías básicas).
· Tipos y Estructuras de Datos: Dominio de tipos de datos (integer, float, string, boolean) y estructuras de datos básicas (listas, diccionarios, tuplas, conjuntos).
· Bases de Datos (Conceptos Básicos): Nociones de SQL (PostgreSQL/MySQL) para realizar consultas (SELECT, WHERE, JOIN) y estructuras JSON para datos no estructurados.
B. Fundamentos de IA y Machine Learning
· Conceptos Teóricos: Comprensión básica de las etapas de la IA (Test de Turing, evolución), diferencia entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning.
· Paradigmas de Aprendizaje: Entendimiento conceptual de Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado.
· Librerías Básicas: Manejo introductorio de NumPy, Pandas, Matplotlib y scikit-learn (para preprocesamiento y modelos simples como regresiones o clasificaciones).
C. Procesamiento de Texto (NLP) y Extracción de Datos
· Preprocesamiento de Texto: Conceptos de limpieza de texto: tokenización, remoción de StopWords, stemming y lematización.
· Herramientas Introductorias: Conocimiento básico o interés en explorar spaCy, NLTK o librerías de lectura de documentos/OCR (Tesseract, PyPDF2).
D. Herramientas de Desarrollo y Colaboración
· Control de Versiones: Git básico (comandos clone, commit, push, pull, branch).
· Entornos de Trabajo: Uso de Visual Studio Code y Jupyter Notebooks para experimentación y desarrollo de scripts.
· Asistentes de IA: Uso cotidiano de herramientas como ChatGPT, Gemini o Copilot para acelerar el aprendizaje y la resolución de dudas técnicas.
· Metodologías: Conocimiento conceptual de Scrum y registro de avances en herramientas como Jira o Trello.
5. HABILIDADES BLANDAS Y CRITERIOS DE EVALUACIÓN
Al evaluar a un becario o recién egresado, las habilidades blandas representan el mayor indicador de potencial y éxito dentro del equipo:
1. Curiosidad tecnológica, perfil autodidacta y pasión por aprender
· Entusiasmo genuino por investigar de forma autónoma nuevas herramientas de IA, realizar cursos por iniciativa propia y mantenerse al día con los avances tecnológicos.
· Criterios / Requerimientos para evaluar al candidato:
· Entrevista de Proyectos Personales: Consultar sobre proyectos escolares, tesis o repositorios personales en GitHub donde haya explorado librerías de IA por cuenta propia.
· Evidencia requerida: Demostrar que realiza cursos en línea, lee documentación técnica de Python/IA o ha participado en hackathons o bootcamps.
2. Capacidad de resolución de problemas lógicos y atención al detalle
· Aptitud para desglosar problemas en pasos lógicos, revisar el código cuidadosamente para prevenir errores básicos y buscar alternativas lógicas cuando un programa falla.
· Criterios / Requerimientos para evaluar al candidato:
· Prueba de Lógica / Algoritmos Básicos: Resolver un ejercicio práctico de programación básica en Python (ej. manipulación de listas, filtrado de datos o algoritmos sencillos).
· Evidencia requerida: Capacidad de seguir el flujo de ejecución de un programa, encontrar bugs simples y validar que las salidas de datos tengan la estructura correcta.
3. Escucha activa, receptividad al feedback y trabajo en equipo
· Disposición humilde y abierta para recibir correcciones técnicas de sus mentores, hacer preguntas oportunas cuando se encuentra bloqueado y colaborar con actitud positiva en el equipo.
· Criterios / Requerimientos para evaluar al candidato:
· Entrevista de Ajuste Cultural: Evaluar cómo reacciona cuando se le señalan errores en su código o cuando debe corregir una tarea.
· Evidencia requerida: Disposición para aprender de los errores, capacidad de tomar notas durante las explicaciones de sus mentores y proactividad para preguntar en lugar de quedarse bloqueado por horas.
4. Comunicación clara y honestidad intelectual
· Habilidad para expresar sus ideas de forma clara y transparente, manifestando con honestidad lo que sabe y lo que desconoce, solicitando ayuda de forma oportuna.
· Criterios / Requerimientos para evaluar al candidato:
· Simulación de Reporte de Avance: Pedirle que explique de forma sencilla un proyecto escolar o la solución que aplicó en la prueba técnica.
· Evidencia requerida: Claridad al explicar sus razonamientos, capacidad de admitir cuando no conoce un concepto y apertura para investigar la respuesta.
5. Organización y responsabilidad en sus entregables
· Compromiso para cumplir con los horarios asignados, dar seguimiento a sus tareas asignadas en Jira y entregar los avances acordados en los sprints.
· Criterios / Requerimientos para evaluar al candidato:
· Seguimiento durante el Proceso de Selección: Puntualidad en las entrevistas y cumplimiento oportuno en la entrega de la prueba técnica o documentación.
· Evidencia requerida: Habilidad para gestionar sus tiempos (equilibrando escuela/trabajo si es becario) y dar aviso oportuno si enfrenta un retraso en sus actividades asignadas.
6. PRINCIPALES RESPONSABILIDADES Y FUNCIONES DEL BECARIO / RECIÉN EGRESADO
Soporte en Preprocesamiento de Datos: Apoyar en la limpieza, estructuración, formateo (JSON/CSV) y etiquetado de conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de OCR y NLP.
Desarrollo de Scripts e Integraciones Básicas: Escribir scripts en Python para la automatización de tareas sencillas, extracción de texto y pruebas iniciales de librerías de IA.
Control de Versiones y Documentación: Mantener el código organizado en repositorios de Git bajo los estándares del equipo y apoyar en la redacción de documentación técnica en Confluence.
Pruebas y Depuración: Apoyar a los ingenieros estándar y senior en la ejecución de pruebas unitarias y de integración para APIs REST y microservicios de IA.
Participación Activa en Aprendizaje y Scrum: Asistir a las ceremonias diarias (daily, planning) del equipo Scrum, cumplir con sus tareas asignadas en Jira y participar en las sesiones de mentoría para acelerar su curva de aprendizaje.
DevOps: Nociones básicas de DevOps utilizando GitHub.
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