.
**Formación Académica**- **Título en Ingeniería en Computación, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Ingeniería Electrónica** o un campo relacionado.- **Conocimientos en Inteligencia Artificial, Machine Learning** o Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una ventaja.
**Conocimientos en Machine Learning y Deep Learning**- **Fundamentos de Machine Learning**: Sólido entendimiento de algoritmos de clasificación, regresión, clustering, y reducción de dimensionalidad.- **Deep Learning**: Experiência en redes neuronales, particularmente en redes neuronales recurrentes (RNN), LSTM, y redes neuronales convolucionales (CNN).- **Modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)**: Familiaridad con modelos avanzados como Transformers (e.G., BERT, GPT), Word2Vec, GloVe, y técnicas como embeddings de palabras y contextual embeddings.
**Procesamiento de Señales de Audio**- **Preprocesamiento de Audio**: Dominio en técnicas de filtrado, normalización, eliminación de ruido, y segmentación de señales de audio.- **Feature Engineering**: Experiência en la extracción de características del audio como MFCCs (Mel-Frequency Cepstral Coefficients), Chroma, Spectral Contrast, etc.
**Programación y Herramientas de Desarrollo**- **Lenguajes de Programación**: Experiência avanzada en Python, y conocimiento de librerías y frameworks de ML como TensorFlow, PyTorch, Keras, y Scikit-learn.- **Herramientas de Audio**: Manejo de herramientas y librerías de procesamiento de audio como Librosa, pydub, y técnicas de anotación de audio.- **Version Control**: Competencia en el uso de sistemas de control de versiones como Git.
**Infraestructura y Entornos de Desarrollo**- **Ambientes de Desarrollo**: Familiaridad con entornos de desarrollo integrados (IDE) y notebooks como Jupyter.- **Computación en la Nube**: Experiência con servicios en la nube como AWS, Google Cloud, o Azure para entrenamiento de modelos ML y manejo de grandes volúmenes de datos.- **MLOps**: Conocimientos básicos en MLOps para el despliegue y mantenimiento de modelos en producción.
**Conocimientos en Reconocimiento Automático del Habla (ASR)**- **Sistemas de ASR**: Conocimiento en sistemas de reconocimiento de voz como Kaldi, DeepSpeech, Google Speech-to-Text, y otros servicios de ASR.- **Evaluación de Modelos**: Técnicas para evaluar la precisión y efectividad de los sistemas de reconocimiento de voz (WER - Word Error Rate).
**Conocimientos en Bases de Datos y Manejo de Datos**- **SQL y NoSQL**: Conocimientos en bases de datos relacionales (e.G., MySQL, PostgreSQL) y no relacionales (e.G., MongoDB).- **Big Data**: Familiaridad con tecnologías y frameworks de procesamiento de grandes volúmenes de datos como Hadoop y Spark.
**Habilidades Blandas y Trabajo en Equipo**- **Comunicación**: Habilidad para comunicar resultados técnicos y no técnicos a diferentes audiencias