Machine Learning Engineer
Improving South America
Salary: $$$
Type:
Tiempo completo
Tags: Python Machine Learning Computer vision PyTorch
En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.
La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.
Applications: getonbrd.com.
Job functions
- Desarrollar y ajustar modelos de visión computacional (Detectron2, YOLOX, RT-DETR, SegFormer, Mask R-CNN) para detección, segmentación y medición de elementos estructurales en los seis módulos.
- Construir y mantener la infraestructura de pipelines de entrenamiento, incluyendo carga de datos, aumento de datos, ajuste de hiperparámetros y entrenamiento distribuido en instancias de Azure optimizadas para GPU.
- Gestionar el seguimiento de experimentos (MLflow o Weights & Biases), manteniendo registros claros de versiones de modelos, configuraciones de entrenamiento y métricas de desempeño para cada módulo.
- Implementar estrategias de transfer learning utilizando los pesos de modelos beta existentes de Simpson Strong-Tie cuando las arquitecturas sean compatibles, y luego ajustar progresivamente con datos anotados específicos de cada módulo.
- Diseñar y ejecutar estrategias de aumento de datos, incluyendo generación de datos sintéticos con rotación, escalado, ruido y oclusión parcial para mejorar la robustez frente a distintos tipos de planos.
- Ejecutar validación cruzada (K-fold con divisiones estratificadas según complejidad del plano, estilo de dibujo y tipo vector/raster) y generar reportes de evaluación de modelos con métricas F1, precisión, recall y desglose por clase.
- Optimizar el rendimiento de inferencia de los modelos mediante cuantización (FP16/INT8), estrategias de batching y optimización con TensorRT para cumplir el objetivo de procesamiento menor a 10 minutos.
- Colaborar con el/la Data Engineer en los requerimientos del pipeline de preprocesamiento y herramientas para el flujo de anotación.
- Guiar y apoyar a los/las ML Engineers en la ejecución de entrenamientos, debugging de problemas de desempeño de modelos y buenas prácticas para experimentos reproducibles de ML.
Qualifications and requirements
- Más de 5 años de experiencia en ingeniería de machine learning con foco en visión computacional y/o análisis de documentos.
- Experiencia práctica sólida con al menos dos de las siguientes tecnologías: Detectron2, YOLOX, SegFormer, LayoutLMv3 o arquitecturas comparables.
- Dominio de Python, PyTorch y workflows de entrenamiento acelerados por GPU.
- Experiencia con herramientas de seguimiento de experimentos de ML y pipelines de entrenamiento reproducibles.
- Sólido entendimiento de transfer learning, active learning y técnicas de aumento de datos.
- Experiencia desplegando modelos en endpoints de inferencia basados en la nube (Azure ML, AWS SageMaker o equivalentes).
- Inglés intermedio-avanzado o avanzado (indispensable para la comunicación diaria)
Desirable skills
- Experiencia con pipelines OCR (PaddleOCR o Tesseract) y análisis de layout/documentos.
- Familiaridad con dominios de análisis de planos de construcción o arquitectura.
- Experiencia en optimización y cuantización de modelos para inferencia en producción.
- Exposición a sistemas de pipelines multi-modelo donde múltiples modelos especializados trabajan de forma coordinada.
Conditions
- 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..
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