Grado en Ingeniería Informática - Inteligencia Artificial

Diseña, entrena, optimiza y despliega modelos de ML en producción. Trabaja con frameworks como PyTorch, TensorFlow o JAX, gestiona pipelines de datos y coordina con equipos de ingeniería de datos y producto. Es el perfil más demandado en el ecosistema de IA en España en 2025-2026.

Analiza grandes volúmenes de datos para extraer conocimiento accionable. Aplica modelos estadísticos y de ML para predicción, segmentación y optimización de negocio. Trabaja con Python (Scikit-learn, statsmodels), SQL, y herramientas de visualización (Tableau, PowerBI, Matplotlib). Perfil muy demandado en banca, seguros, retail, salud y telecomunicaciones.

Desarrolla y adapta modelos de procesamiento del lenguaje natural: chatbots, sistemas de traducción automática, análisis de sentimiento, resumen automático, sistemas RAG (retrieval-augmented generation) y fine-tuning de grandes modelos de lenguaje (LLMs como GPT, Llama, Mistral). Es uno de los perfiles con mayor demanda y premium salarial en 2025-2026 por el auge de la IA generativa.

Diseña sistemas que permiten a las máquinas interpretar imágenes y vídeo: detección de objetos, segmentación semántica, reconocimiento facial, inspección de calidad industrial, conducción autónoma. Trabaja con OpenCV, redes convolucionales (CNN), YOLO, SAM y modelos de difusión. Alta demanda en automoción, manufactura, salud y seguridad.

Gestiona el ciclo de vida completo de los modelos de ML en producción: entrenamiento distribuido, versionado de modelos (MLflow, Weights & Biases), despliegue (Docker, Kubernetes, APIs REST), monitorización de drift y reentrenamiento automático. Perfil de ingeniería de sistemas aplicado a IA. Puente entre Data Science y DevOps.

Trabaja en la frontera del conocimiento: diseña nuevas arquitecturas de redes neuronales, publica papers en conferencias top (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR), y desarrolla algoritmos novedosos. Perfiles en universidades, centros de investigación (BSC, CSIC, IMDEA) y labs de grandes empresas (Google DeepMind, Meta FAIR, Hugging Face). Requiere generalmente máster o doctorado.

Asesora a empresas en la adopción de tecnologías de IA: identifica casos de uso viables, diseña hojas de ruta de implementación, evalúa riesgos (éticos, regulatorios, técnicos) y lidera proyectos de transformación. Perfil híbrido técnico-negocio. Alta demanda en grandes consultoras (Accenture, Deloitte, Capgemini, Indra) y boutiques de tecnología.

Diseña sistemas robóticos con capacidades de percepción, planificación y decisión autónoma. Combina visión por computador, aprendizaje por refuerzo, planificación de movimiento y control en tiempo real. Sectores: automoción (vehículos autónomos), logística (almacenes automatizados), salud (cirugía robótica) y manufactura (cobots). Requiere conocimiento de ROS (Robot Operating System).