Machine Learning Engineer

Requerimientos del cargo

• Inglés intermedio-avanzado o avanzado (indispensable).
• Experiencia comprobada (mínimo 3 años) en desarrollo e implementación de modelos de machine learning.
• Experiencia sólida con modelos de clustering (K-means, DBSCAN, clustering jerárquico, etc.).
• Dominio en análisis de series de tiempo y métodos de pronóstico (ARIMA, Prophet, Exponential Smoothing, etc.). Inglés intermedio-avanzado o avanzado.
• Conocimiento profundo de heurísticas y algoritmos metaheurísticos.
• Experiencia en análisis exploratorio y transformación de datos complejos.
• Conocimiento de estadística aplicada y validación estadística de modelos.
• Experiencia con control de versiones (Git/GitHub) y metodologías ágiles de desarrollo.
• Capacidad de comunicar resultados técnicos complejos de forma clara a stakeholders no técnicos.

Funciones del cargo

Buscamos un ML Engineer para unirse a nuestro equipo de ciencia de datos e ingeniería de machine learning. El candidato será responsable de diseñar, desarrollar e implementar modelos de machine learning avanzados, con énfasis en modelos de clustering, análisis de series de tiempo e heurísticas complejas.

RESPONSABILIDADES

• Diseñar, desarrollar e implementar modelos de machine learning utilizando técnicas de clustering, análisis de series de tiempo y análisis heurístico.
• Realizar análisis exploratorio de datos y transformación de datos para preparar conjuntos de datos complejos.
• Evaluar y validar modelos predictivos utilizando métricas estadísticas apropiadas y metodologías de validación robustas.
• Optimizar algoritmos de machine learning para mejorar el rendimiento, escalabilidad y eficiencia computacional. Documentar metodologías, procesos y resultados de forma clara y comprehensible para diferentes audiencias técnicas.
• Colaborar con ingenieros de software y profesionales de datos para integrar modelos en sistemas productivos. Mantenerse actualizado en las tendencias, herramientas y técnicas emergentes en machine learning e inteligencia artificial.
• Realizar monitoreo continuo y mantenimiento de modelos en producción, identificando y abordando problemas de degradación.

Opcionales

• Experiencia con Deep Learning y redes neuronales (TensorFlow, Keras, PyTorch).
• Conocimiento de SQL y bases de datos relacionales para extracción y consulta de datos.
• Experiencia con herramientas de orquestación y deployment (Docker, Kubernetes, Apache Airflow).
• Familiaridad con plataformas cloud (AWS, Google Cloud, Azure) y servicios de machine learning.
• Experiencia en procesamiento de datos a gran escala (Spark, Hadoop).
• Publicaciones académicas o contribuciones a proyectos open-source en machine learning.
• Experiencia en interpretabilidad y explicabilidad de modelos (SHAP, LIME, feature importance).
• Conocimiento de prácticas MLOps y ciclo de vida completo del modelo en producción.

Condiciones

• Contrato a largo plazo.
• 100% Remoto.
• Vacaciones y PTOs
• Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
• 2 revisiones salariales al año.
• Clases de inglés.
• Equipamiento Apple.
• Plataforma de cursos en linea
• Budget para compra de libros.
• Budget para compra de materiales de trabajo
• mucho mas..