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

El Centro Internacional de la Papa (CIP) se encuentra en la búsqueda de un (01) practicante preprofesional con perfil multidisciplinario, estudiante de Biología, Bioinformática, Ciencia de Datos, Estadística, Informática, Ciencias de la Computación, Agronomía o carreras afines, interesado(a) en apoyar el desarrollo de herramientas de agricultura digital e inteligencia artificial para la vigilancia de plagas y la generación de mapas de riesgo en cultivos de importancia agrícola. El puesto: La práctica estará ubicada en Lima, Perú, dentro del Área de Agricultura Regenerativa (ILCYM), apoyando el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial para el monitoreo de plagas, la construcción de bases de conocimiento y el desarrollo de plataformas interactivas para usuarios del sector agrícola. Actividades formativas: Apoyar en la recopilación, revisión y organización de literatura científica, bases de datos de plagas, guías técnicas e información histórica para construir un corpus de conocimiento estructurado para sistemas de inteligencia artificial. Participar en el diseño, evaluación y optimización de prompts para modelos de inteligencia artificial, validando la calidad y precisión de las respuestas generadas mediante comparación con información científica confiable. Apoyar el modelado y estructuración de datos para aplicaciones de agricultura digital. Colaborar en el desarrollo, implementación y mantenimiento de aplicaciones web utilizando R Shiny, facilitando la visualización de resultados para investigadores y usuarios de campo. Participar en reuniones técnicas y contribuir a la documentación de procesos y resultados del proyecto. Requirements Estudiante universitario de últimos ciclos o recién egresado de Biología, Bioinformática, Ciencia de Datos, Estadística, Informática, Ciencias de la Computación, Agronomía o carreras afines. Pertenecer al tercio, quinto o décimo superior de su facultad. Conocimientos de programación en R; experiencia con Shiny y tidyverse será considerada una ventaja. Conocimientos básicos de Inteligencia Artificial, Deep Learning o Modelos de Lenguaje (LLMs). Capacidad para interpretar literatura científica en inglés. Manejo de Microsoft Office. Alta capacidad analítica, atención al detalle, autonomía y disposición para trabajar en equipos multidisciplinarios.