Job Description

• Experiencia en proyectos e implementación de IA.

• Fundamentos de Gestión de Proyectos: Entendimiento básico del ciclo de vida de un proyecto (inicio, planificación, ejecución, seguimiento y cierre), gestión de tareas, cronogramas y recursos.
• Conceptos Básicos de IA/ML: Familiaridad con qué es la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, sus tipos principales (ej. aprendizaje supervisado/no supervisado), y términos como ""modelo"", ""datos de entrenamiento"" y ""algoritmo"". No se espera que sea un experto técnico, pero sí que hable el mismo idioma.
• Metodologías Ágiles: Conocimiento de los principios de Scrum o Kanban, ya que muchos proyectos de IA se gestionan con enfoques ágiles para adaptarse a la experimentación y evolución.
• Importancia del Dato: Comprender que los proyectos de IA son impulsados por datos, la relevancia de la calidad del dato, su recolección y cómo impacta el rendimiento de los modelos.

• Habilidades de Comunicación y Organización (muy importante): Capacidad para comunicarse de forma clara con equipos técnicos y stakeholders, documentar requisitos y decisiones, y mantener un seguimiento organizado de las actividades.
• Habilidades de Facilitación: Capacidad para guiar y moderar las reuniones de Scrum de manera efectiva, asegurando que se cumplan sus objetivos y que el equipo colabore de forma productiva.
• Gestión de Impedimentos y Resolución de Problemas: Habilidad para identificar proactivamente los obstáculos que el equipo pueda enfrentar y trabajar para eliminarlos, o guiar al equipo para que los resuelva por sí mismo.
• Comunicación Efectiva y Coaching Básico: Capacidad para comunicarse claramente con el equipo, el Product Owner y los stakeholders, y orientar al equipo hacia la mejora continua y la auto-organización, fomentando un ambiente de transparencia y confianza."