Desarrollador con experiencia o interés en GenAI
Son personas con un background sólido en desarrollo de software , con experiencia previa programando en Python, TypeScript, PHP, Golang… entre otros lenguajes.
Estos perfiles han trabajado integrando modelos de IA Generativa mediante APIs , tanto en proyectos personales como profesionales.
Funciones comunes:
- Integración de modelos de lenguaje (LLMs) en productos de software
- Implementación de RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Desarrollo de chatbots y sistemas de AI Agents
- Fine-tuning de modelos existentes
Herramientas clave:
- APIs de OpenAI, Claude, Gemini u otros proveedores
- Frameworks y librerías como Langchain, CrewAI, LlamaIndex, Cohere, Chroma
- Lenguajes backend: Python, TypeScript (Node), entre otros
Tienen conocimientos en arquitectura de software y flujos de datos , lo que es muy útil si querés integrar IA en tu producto.
📊 Perfiles de Data (Data Scientist, MLOps, Data Engineers…)
Son profesionales que trabajan con Machine Learning, Deep Learning, NLP, Computer Vision, Big Data , o una combinación de estas.
Su trabajo habitual incluye:
- Investigación y experimentación con algoritmos de aprendizaje por refuerzo
- Entrenamiento de redes neuronales (CNN, RNN, Transformers)
- Implementación de modelos supervisados y no supervisados
- Diseño y mantenimiento de pipelines de datos escalables
Herramientas frecuentes:
- Lenguajes: Python, C++, C
- Frameworks: TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, XGBoost
- Big Data y MLOps: Spark, Hadoop, Airflow, MLflow, Kubeflow
Suelen tener conocimientos profundos en matemáticas y estadística , pero no siempre tienen experiencia práctica integrando LLMs en producción.
Perfiles con interés en AI o LLMs pero sin experiencia previa en desarrollo de software
Son personas de producto, negocio, soporte u otras áreas no técnicas, que tienen curiosidad y experimentan con IA a través de herramientas no-code/low-code como Make, Zapier o n8n.
Suelen hacer:
- Automatizar flujos con GenAI sin necesidad de programar
- Crear prototipos rápidos para validaciones o pruebas de concepto
- Enfocarse en la usabilidad y el impacto de negocio de la tecnología
Son perfiles ideales si estás en una fase exploratoria o querés introducir IA sin que sea parte del core del producto.
¿Cuál necesitas?
Estas distinciones nos ayudan en Kulturo a encontrar el talento adecuado según el momento y los objetivos de cada empresa.
No es lo mismo:
- Un desarrollador que integra LLMs en un SaaS
- Un Data Scientist que entrena modelos desde cero
- Un profesional que introduce ChatGPT en un proceso de marketing