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Análisis de datos de uso real (salida de LLM y agentes) Evaluación de indicaciones, cadenas, sistemas de recuperación Desarrollo de modelos estructurados Feedsistemas de respaldo para mejorar los resultados de IA Diseño de flujos de trabajo de datos para capacitación, control de calidad, monitoreo Visualización y comunicación de resultados a tecnología y Team

Análisis de datos de uso real (salida de LLM y agentes) Evaluación de indicaciones, cadenas, sistemas de recuperación Desarrollo de modelos estructurados Feedsistemas de respaldo para mejorar los resultados de IA Diseño de flujos de trabajo de datos para capacitación, control de calidad, monitoreo Visualización y comunicación de resultados a tecnología y Team

• Diseñar y desarrollar modelos de IA/ML para análisis de la salud del suelo, monitoreo de cultivos, predicción meteorológica y optimización de recursos. • Trabajar con grandes conjuntos de datos, incluidos datos agrícolas geoespaciales, de IoT, satelitales e históricos. • Implementar y optimizar análisis predictivos y prescriptivos para respaldar la toma de decisiones en agricultura. • Preprocesar, limpiar y analizar datos agrícolas estructurados y no estructurados. • Desarrollar y mantener canalizaciones de datos para procesamiento en tiempo real y por lotes. • Trabajar con almacenamiento de datos basado en la nube, ETL y marcos de procesamiento de big data. • Entrenar, evaluar y ajustar modelos para precisión, escalabilidad y eficiencia. • Implementar modelos en producción utilizando las mejores prácticas de MLOps. • Colaborar con ingenieros de software para integrar información impulsada por IA en aplicaciones móviles y web. • Experimentar con aprendizaje profundo, visión artificial y tecnologías de teledetección para la evaluación de la salud de los cultivos. • Optimizar algoritmos para inferencia de baja latencia y toma de decisiones en tiempo real.

Visión técnica y estrategia: Desarrollar la dirección técnica y la arquitectura del producto a largo plazo. Desarrollo de MVP: construcción e implementación del Producto Mínimo Viable (MVP) con enfoque en modelos e infraestructura de IA. Teamconstrucción: reclutar y liderar uno Teams de desarrolladores y científicos de datos. Estrategia de datos y desarrollo de modelos: Desarrollo de modelos de aprendizaje automático y estrategias de datos para la optimización de productos. Pruebas e Iteración: Asegurar la mejora continua del MVP en función de los usuariosfeedatrás.

**1. Configuración inicial y planificación • Definir la visión técnica: desarrollar una visión técnica clara que se alinee con los objetivos comerciales y la hoja de ruta del producto. • Diseñar el sistema: diseñar la arquitectura general de la plataforma, incluido el frontend, el backend, la base de datos y la infraestructura. • Selección de la pila de tecnología: elegir las tecnologías y herramientas adecuadas para el desarrollo, incluidos los lenguajes de programación, los marcos y las bases de datos. 2. Desarrollo e implementación • Construir la infraestructura central: configurar la infraestructura fundamental, incluidos los servidores, las bases de datos y los servicios en la nube. • Desarrollar el frontend: crear interfaces de usuario utilizando tecnologías como React o Vue.js, lo que garantiza una experiencia receptiva y atractiva. • Desarrollar el backend: implementar la lógica del lado del servidor utilizando Node.js u otros marcos relevantes, manejando el procesamiento de datos, la autenticación de usuarios y las integraciones de API. • Integrar IA y ML: desarrollar e integrar algoritmos de IA para analizar las métricas de las redes sociales, los datos de ventas y otros insumos para la valoración en tiempo real. 3. Descentralización y seguridad • Implementar blockchain: desarrollar e implementar soluciones blockchain para garantizar operaciones descentralizadas y transparencia. • Contratos inteligentes: crear y probar contratos inteligentes para manejar transacciones y compraventa de acciones. • Medidas de ciberseguridad: establecer protocolos de seguridad sólidos para proteger datos y transacciones, incluyendo cifrado y auditorías de seguridad periódicas. 4. Gestión y análisis de datos • Creación de canalizaciones de datos: crear canalizaciones de datos para manejar y procesar datos en tiempo real de varias fuentes. • Análisis e informes: desarrollar herramientas y paneles para supervisar el rendimiento de la plataforma, la participación del usuario y las métricas financieras. • Formación en IA: entrenar y perfeccionar continuamente los modelos de IA en función de nuevos datos para mejorar la precisión y la fiabilidad. 5. Pruebas y control de calidad • Realizar pruebas: realizar pruebas unitarias, pruebas de integración y pruebas de extremo a extremo para garantizar que la plataforma funcione según lo previsto. • Depurar y optimizar: identificar y corregir errores, optimizar el rendimiento y garantizar una alta disponibilidad y escalabilidad. 6. Implementación y mantenimiento • Implementar la plataforma: lanzar la plataforma en servidores de producción, garantizando una implantación fluida y un tiempo de inactividad mínimo. • Supervisar las operaciones: configurar herramientas de supervisión para realizar un seguimiento del rendimiento del sistema, la actividad del usuario y los posibles problemas. • Mantenimiento y actualización: actualice periódicamente la plataforma con nuevas funciones, mejoras y parches de seguridad. 7. Colaboración y liderazgo • Liderazgo técnico Team: Reclutar, orientar y gestionar un team de desarrolladores, ingenieros y científicos de datos. • Coordinación multifuncional: trabajar en estrecha colaboración con cofundadores no técnicos, particularmente en marketing y desarrollo comercial, para alinear la tecnología con los objetivos comerciales. • Relaciones con inversores: comunicar el progreso técnico y los desafíos a los inversores y las partes interesadas, y gestionar los aspectos técnicos de las propuestas de financiación. 8. Planificación estratégica y a largo plazo • Planificación de escalabilidad: desarrollar estrategias para escalar la plataforma a medida que crece la base de usuarios y el volumen de datos. • Innovación y tendencias: mantenerse informado sobre las tecnologías emergentes y las tendencias de la industria para garantizar que la plataforma siga siendo competitiva y de vanguardia. • Planificación de usuarios: mantener la relación con los clientes y las partes interesadas. Feedatrás Integración: Implementar feed9. Gestión de riesgos • Identificar riesgos: evaluar los posibles riesgos técnicos y comerciales, incluidas las amenazas de seguridad y los problemas de escalabilidad. • Desarrollar estrategias de mitigación: implementar estrategias de mitigación de riesgos y planes de contingencia para abordar los posibles desafíos. 10. Mejora continua • Revisiones de desempeño: revisar periódicamente el desempeño de la plataforma y la satisfacción del usuario. • Desarrollo iterativo: utilizar metodologías ágiles para iterar sobre las características y las mejoras en función de las opiniones de los usuarios. feedy las necesidades del mercado. Al manejar estas tareas de manera eficaz, un CTO puede garantizar el desarrollo, lanzamiento y escalamiento exitosos de Axium.io, transformándolo en una plataforma líder en las industrias del entretenimiento y la tecnología financiera.

Responsabilidades clave: • Implementar la solución para la implementación y el alojamiento • Llevar nuestro producto en etapa inicial al siguiente nivel y convertirlo en un producto completamente escalable • Construir un mercado social innovador • Colaborar en todos los aspectos del negocio para garantizar una integración perfecta de la tecnología. • Apoyar la ronda de recaudación de fondos con sus planes estratégicos sobre la integración de IA Lo que buscamos: • Experiencia previa en full-stack en una start-up • Familiaridad con PERN, Nginx o tecnologías similares. • Capacidad para desarrollar e implementar plataformas sociales/mercados. • Intereses en IA y sus aplicaciones. • Conocimientos de ciencia de datos o aprendizaje automático son una ventaja. • Disposición para probar y mejorar productos basados ​​en datos y feed• Con base en Europa y puede viajar a Bruselas cuando sea necesario.