Job Description

Orion Innovation is a premier, award-winning, global business and technology services firm. Orion delivers game-changing business transformation and product development rooted in digital strategy, experience design, and engineering, with a unique combination of agility, scale, and maturity. We work with a wide range of clients across many industries including financial services, professional services, telecommunications and media, consumer products, automotive, industrial automation, professional sports and entertainment, life sciences, ecommerce, and education.

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:

Aprender, colaborar y dar soporte al equipo de Ingeniería de IA en el desarrollo e implementación de prototipos, limpieza y etiquetado de datos, y pruebas iniciales de modelos de Machine Learning, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y OCR. El Becario / Recién Egresado participará bajo la mentoría de ingenieros estándar y senior en el ciclo de vida del desarrollo de software, contribuyendo a la automatización de tareas, el uso de control de versiones (Git) y la documentación técnica, mientras desarrolla habilidades prácticas dentro de metodologías ágiles (Scrum).

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).

1. 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.

1. Scrum Fundamentals Certified (SFC)

· Enfoque: Acredita el entendimiento inicial de los conceptos básicos de metodologías ágiles y el trabajo por sprints.

1. 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.

1. 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

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. DevOps: Nociones básicas de DevOps utilizando GitHub.

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