Practicante de Agricultura Digital e Inteligencia Artificial para Vigilancia de Plagas

Practicante de Agricultura Digital e Inteligencia Artificial para Vigilancia de Plagas (26-18)

El CentroInternacional de la Papa (CIP) se encuentra en la búsqueda de un (01)practicante preprofesional con perfil multidisciplinario, estudiante deBiología, Bioinformática, Ciencia de Datos, Estadística, Informática, Cienciasde la Computación, Agronomía o carreras afines, interesado(a) en apoyar eldesarrollo de herramientas de agricultura digital e inteligencia artificialpara la vigilancia de plagas y la generación de mapas de riesgo en cultivos deimportancia agrícola.

El puesto: La práctica estará ubicada en Lima, Perú,dentro del Área de Agricultura Regenerativa (ILCYM), apoyando el desarrollo desoluciones basadas en inteligencia artificial para el monitoreo de plagas, laconstrucción de bases de conocimiento y el desarrollo de plataformasinteractivas para usuarios del sector agrícola.

• Apoyar en larecopilación, revisión y organización de literatura científica, bases de datosde plagas, guías técnicas e información histórica para construir un corpus deconocimiento estructurado para sistemas de inteligencia artificial.
• Participar enel diseño, evaluación y optimización de prompts para modelos de inteligenciaartificial, validando la calidad y precisión de las respuestas generadasmediante comparación con información científica confiable.
• Apoyar elmodelado y estructuración de datos para aplicaciones de agricultura digital.
• Colaborar enel desarrollo, implementación y mantenimiento de aplicaciones web utilizando RShiny , facilitando la visualización de resultados para investigadores yusuarios de campo.
• Participar enreuniones técnicas y contribuir a la documentación de procesos y resultados delproyecto.
• Estudianteuniversitario de últimos ciclos o recién egresado de Biología, Bioinformática,Ciencia de Datos, Estadística, Informática, Ciencias de la Computación,Agronomía o carreras afines.
• Pertenecer altercio, quinto o décimo superior de su facultad.
• Conocimientosde programación en R; experiencia con Shiny y tidyverse será considerada unaventaja.
• Conocimientosbásicos de Inteligencia Artificial, Deep Learning o Modelos de Lenguaje (LLMs).
• Capacidadpara interpretar literatura científica en inglés.
• Altacapacidad analítica, atención al detalle, autonomía y disposición para trabajaren equipos multidisciplinarios.