¿Qué perfil de IA necesita tu equipo?

‍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

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