Esta posición actúa como un puente entre la genética cuantitativa, el mejoramiento genético y la Inteligencia Artificial, transformando datos experimentales, genéticos, ambientales y operativos en modelos y soluciones que fortalezcan la toma de decisiones.

Principales responsabilidades

- Conectar metodologías de genética cuantitativa y mejoramiento genético con herramientas de Inteligencia Artificial, asegurando que los modelos sean estadísticamente robustos, reproducibles y relevantes para las decisiones de selección y posicionamiento;
- Desarrollar modelos estadísticos aplicados a la selección y al posicionamiento de genotipos e híbridos;
- Analizar datos experimentales de campo mediante metodologías avanzadas, con foco en la interacción genotipo × ambiente;
- Revisar los procesos actuales e identificar oportunidades para la aplicación de IA, automatización y soluciones basadas en agentes;
- Diseñar e implementar soluciones analíticas que integren datos experimentales, genéticos, ambientales y operativos;
- Trabajar en la integración, calidad y gobernanza de bases de datos;
- Interactuar con equipos globales para comprender necesidades, traducirlas en soluciones técnicas y promover su adopción;




- Contribuir a iniciativas de innovación en ciencia de datos aplicada al mejoramiento genético.

Requisitos para participar del proceso

- Formación avanzada —Maestría o Doctorado— en Estadística, Mejoramiento Genético, Biología, Genética Cuantitativa, Ciencia de Datos, Ciencia de la Computación, Bioestadística o áreas afines;
- Experiencia práctica en la intersección entre genética cuantitativa, análisis de datos e Inteligencia Artificial aplicada;
- Experiencia en diseño de experimentos y análisis de datos de ensayos multiambientales;
- Sólida base en estadística aplicada al mejoramiento genético, incluyendo modelos lineales mixtos, interacción genotipo × ambiente y métodos bayesianos;
- Experiencia con ASReml-R, BGLR u otros paquetes o softwares similares para modelado estadístico y genética cuantitativa;
- Conocimientos avanzados de programación en Python y R, experiencia con SQL y manipulación de datos;
- Experiencia con soluciones de Inteligencia Artificial Generativa, incluyendo RAG, MCP, Skills, agentes de IA, tool/function calling e integración con APIs y bases de datos;
- Conocimiento de LLMOps, evaluación y monitoreo de soluciones de IA, gobernanza, control de acceso y trazabilidad será considerado un diferencial;

📌 GLOBAL DATA SCIENCE SPECIALIST III (San Isidro)
🏢 GDM
📍 San Isidro