Machine Learning Engineer

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.

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.

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.

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..