Descripción
Desarrollador Backend en IA JR - CEAP (6 meses)
En Mexican People HR, buscamos un Desarrollador Backend en IA JR - CEAP para formar parte de un programa de prácticas con una duración de 6 meses. El becario será responsable de colaborar en el desarrollo, mantenimiento e integración de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA), apoyando en la creación de APIs y servicios backend que potencien nuestras plataformas digitales.
El rol está orientado a estudiantes o recién egresados con interés en el campo de la IA, desarrollo backend y optimización de sistemas, que deseen adquirir experiencia práctica en un entorno profesional dinámico y colaborativo.
Objetivo del Programa:
Desarrollar habilidades técnicas en programación backend e integración de modelos de IA, asegurando que las soluciones implementadas sean funcionales, seguras y escalables para los usuarios finales de Mexican People HR.
Cronograma de Actividades (6 Meses)
Mes 1: Inducción y Capacitación Técnica
Objetivos:
- Comprender la infraestructura tecnológica de Mexican People HR y los proyectos relacionados con IA.
- Adquirir los fundamentos necesarios en desarrollo backend e integración de modelos de IA.
Actividades:
- Inducción a los sistemas y tecnologías utilizadas en la empresa.
- Configuración del entorno de desarrollo con herramientas necesarias (Python, Laravel, etc.).
- Revisión de documentación técnica sobre APIs y proyectos previos de IA.
- Capacitación en frameworks de backend (Laravel) y bibliotecas de IA (TensorFlow, PyTorch, OpenAI).
- Familiarización con control de versiones (Git) y metodologías ágiles de trabajo.
Mes 2: Desarrollo de APIs y Microservicios
Objetivos:
- Desarrollar APIs y microservicios backend que interactúen con modelos de IA.
- Aprender sobre el consumo y optimización de APIs externas.
Actividades:
- Diseño e implementación de endpoints RESTful para funcionalidades basadas en IA.
- Consumo de APIs de terceros (por ejemplo, OpenAI, Hugging Face).
- Creación de microservicios para tareas específicas de procesamiento de datos.
- Configuración inicial de bases de datos para almacenar resultados de IA.
- Implementación de pruebas unitarias y funcionales para las APIs desarrolladas.
Mes 3: Integración de Modelos de IA
Objetivos:
- Integrar modelos de aprendizaje automático (Machine Learning) o procesamiento de lenguaje natural (NLP) en los servicios backend.
Actividades:
- Configuración y despliegue de modelos preentrenados (por ejemplo, GPT, BERT).
- Entrenamiento básico de modelos personalizados utilizando datasets internos.
- Integración de modelos de IA en las APIs existentes.
- Validación y pruebas de los resultados generados por los modelos.
- Optimización del tiempo de respuesta de las predicciones generadas.
Mes 4: Optimización y Escalabilidad
Objetivos:
- Mejorar el rendimiento y la escalabilidad de los servicios backend.
- Garantizar la eficiencia del sistema bajo cargas altas de usuarios o peticiones.
Actividades:
- Optimización de consultas a bases de datos y uso eficiente de recursos de IA.
- Implementación de mecanismos de caching para reducir tiempos de procesamiento.
- Ajustes en la arquitectura del backend para soportar mayor cantidad de usuarios.
- Validación de los sistemas frente a pruebas de carga y estrés.
- Automatización de procesos de despliegue con herramientas CI/CD.
Mes 5: Seguridad y Monitorización
Objetivos:
- Garantizar la seguridad de los sistemas y APIs desarrolladas.
- Configurar herramientas de monitoreo para el mantenimiento proactivo.
Actividades:
- Implementación de autenticación y autorización robusta (OAuth, JWT).
- Protección de los endpoints contra vulnerabilidades comunes (XSS, CSRF, SQL Injection).
- Configuración de herramientas de monitoreo para el rendimiento del sistema y detección de errores.
- Generación de logs y reportes automatizados.
- Actualización y mejora continua de la documentación técnica de los desarrollos realizados.
Mes 6: Evaluación Final y Presentación de Resultados
Objetivos:
- Evaluar el impacto y calidad de los desarrollos realizados.
- Presentar los resultados y aprendizajes obtenidos durante las prácticas.
Actividades:
- Revisión de métricas de rendimiento y funcionalidad de los sistemas creados.
- Identificación de áreas de mejora para los proyectos desarrollados.
- Documentación final de las soluciones integradas.
- Presentación de resultados y aprendizajes al equipo técnico y directivo.
- Recepción de retroalimentación y evaluación del desempeño.
Requisitos Técnicos y Habilidades:
- Backend: Conocimientos básicos en Python o PHP y frameworks como Laravel o Django.
- IA y Machine Learning: Familiaridad con bibliotecas como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
- APIs: Experiencia en diseño e implementación de APIs RESTful.
- Bases de datos: Manejo de MySQL, PostgreSQL o bases NoSQL como MongoDB.
- Control de versiones: Conocimiento práctico en Git y plataformas como GitHub.
- Habilidades analíticas: Capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y optimizar procesos.
- Inglés técnico: Para comprender documentación y colaborar con herramientas en inglés.
Duración del Programa:
6 meses
Modalidad: Mixta (presencial y remota según las necesidades del proyecto).
Horario: Flexible, adaptado a compromisos académicos.
