Excluyente
- Python sólido (pandas, scikit-learn) y experiencia real llevando un modelo a producción en NLP en español.
- Experiencia con tokenización, normalización de texto y manejo de errores ortográficos.
- Experiencia con Transformers / Hugging Face para fine-tuning de BERT (ideal BETO u otro BERT en español) orientado a NER.
- Etiquetado programático / weak supervision: construir datasets de entrenamiento sin etiquetado manual masivo.
- Evaluación rigurosa: precision/recall/F1, conjuntos held-out y control de fuga de datos.
Cómo evaluamos el enfoque: necesitamos que puedas explicar de forma clara cómo construirías el dataset de entrenamiento cuando no existe corpus etiquetado y hay 1,8 M de pares históricos; y qué significa que un modelo esté calibrado y cómo lo comprobarías.
We valoramos además una forma de trabajo ordenada y comunicable: foco en reproducibilidad, pensamiento crítico sobre métricas (held-out y fuga de datos) y mentalidad de transferencia hacia el cliente.
Misión: construir el corpus de entrenamiento a partir de 1,8 millones de pares históricos; hacer fine-tuning de un modelo NER en español; calibrar el score de confianza; y dejar el pipeline reproducible y traspasable al cliente.
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Construir el dataset de entrenamiento sin etiquetado manual masivo (etiquetado programático / weak supervision).
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Realizar tokenización y normalización de texto para NLP en español.
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Entrenar y ajustar un modelo para NER en español (idealmente BERT en español, como BETO u otro BERT en español) con Transformers / Hugging Face.
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Gestionar errores ortográficos y robustez del preprocesamiento.
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Evaluar rigurosamente el desempeño con precision/recall/F1 usando conjuntos held-out y control de fuga de datos.
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Calibrar probabilidades para que el umbral de confianza sea interpretable (score calibrado con métodos como Platt o isotónica).
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Garantizar reproducibilidad: documentación del pipeline, trazabilidad de experimentos y empaquetado para que el cliente pueda replicarlo y operarlo.
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XGBoost y calibración de probabilidades (Platt / isotónica): el umbral de 0,82 debe significar probabilidad real.
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Embeddings y búsqueda vectorial (pgvector, HNSW, sentence-transformers).
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Fuzzy matching: distancias de edición, algoritmos fonéticos, pg_trgm.
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MLflow para gestión de experimentos y despliegue.
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ONNX y cuantización INT8 para inferencia eficiente en CPU (sin GPU).
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libpostal.
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Experiencia con direcciones postales, geocodificación o datos geográficos.
Hibrido
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