- 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
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Diseñar, desarrollar e implementar modelos de machine learning utilizando técnicas de clustering, análisis de series de tiempo y análisis heurístico.
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Realizar análisis exploratorio de datos y transformación de datos para preparar conjuntos de datos complejos.
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Evaluar y validar modelos predictivos utilizando métricas estadísticas apropiadas y metodologías de validación robustas.
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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.
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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.
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Realizar monitoreo continuo y mantenimiento de modelos en producción, identificando y abordando problemas de degradación.
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Experiencia con Deep Learning y redes neuronales (TensorFlow, Keras, PyTorch).
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Conocimiento de SQL y bases de datos relacionales para extracción y consulta de datos.
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Experiencia con herramientas de orquestación y deployment (Docker, Kubernetes, Apache Airflow).
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Familiaridad con plataformas cloud (AWS, Google Cloud, Azure) y servicios de machine learning.
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Experiencia en procesamiento de datos a gran escala (Spark, Hadoop).
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Publicaciones académicas o contribuciones a proyectos open-source en machine learning.
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Experiencia en interpretabilidad y explicabilidad de modelos (SHAP, LIME, feature importance).
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Conocimiento de prácticas MLOps y ciclo de vida completo del modelo en producción.
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Contrato a largo plazo.
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100% Remoto.
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Vacaciones y PTOs
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Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
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2 revisiones salariales al año.
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Clases de inglés.
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Equipamiento Apple.
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Plataforma de cursos en linea
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Budget para compra de libros.
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Budget para compra de materiales de trabajo
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mucho mas..
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