“ MAKING SUCCESS STORIES HAPPEN ”

DESCRIPCIÓN DEL PUESTO

AI Research Scientist

Resumen del perfil

El/la AI Research Scientist es responsable de investigar y desarrollar nuevos algoritmos, arquitecturas de modelos y métodos de aprendizaje que permitan avanzar las capacidades de productos y plataformas basados en Inteligencia Artificial.

Su trabajo puede centrarse en investigación fundamental o aplicada, así como en trasladar avances científicos y prototipos experimentales a soluciones que puedan implementarse en entornos reales.

Colabora estrechamente con equipos de ingeniería, ciencia de datos y producto, combinando rigor científico con experimentación para resolver problemas complejos y desarrollar nuevas capacidades de IA.

 

Títulos alternativos

  • Research Scientist
  • Applied AI Scientist
  • Machine Learning Research Scientist
  • Deep Learning Scientist
  • AI Scientist

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Responsabilidades principales

Responsabilidades principales

Definir problemas y líneas de investigación a partir de avances científicos, necesidades de producto y desafíos tecnológicos.

Desarrollar y evaluar nuevos algoritmos, arquitecturas de modelos y métodos de entrenamiento.

Diseñar experimentos y marcos de evaluación para medir el rendimiento, la robustez y las capacidades de los modelos.

Analizar e interpretar resultados experimentales para identificar mejoras y nuevas líneas de investigación.

Documentar los resultados y, cuando corresponda, contribuir a publicaciones científicas, patentes u otros desarrollos de propiedad intelectual.

Colaborar con equipos de ingeniería para trasladar prototipos de investigación a productos y soluciones escalables.

Competencias

 

  • Conocimientos avanzados de Machine Learning, Deep Learning, optimización, probabilidad y estadística.
  • Dominio de Python y frameworks de aprendizaje automático como PyTorch o TensorFlow.
  • Experiencia en diseño de experimentos, entrenamiento de modelos y evaluación de resultados a escala.
  • Conocimientos de arquitecturas y técnicas de IA relevantes para su área de especialización.
  • Experiencia en publicaciones científicas, patentes o proyectos de investigación aplicada (deseable).
Formación académica y capacitación

Formación académica y capacitación

  • Máster o Doctorado en Informática, Inteligencia Artificial, Matemáticas, Estadística, Ciencia de Datos o áreas afines.
  • Especialización académica o profesional en Machine Learning, Deep Learning, Inteligencia Artificial o áreas relacionadas.
  • Experiencia en laboratorios de investigación, empresas tecnológicas, centros académicos o proyectos avanzados de IA (deseable).
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