Ingeniero de Aprendizaje Automático

Acerca del rol

Estamos buscando un Ingeniero de Aprendizaje Automático habilidoso y pragmático para ayudarnos a construir sistemas inteligentes que potencien nuestros productos. En este rol, diseñarás, implementarás y mantendrás modelos de ML en producción, trabajando de cerca con científicos de datos, ingenieros y equipos de producto para convertir prototipos en servicios escalables y confiables.

Esta posición es ideal para alguien que disfrute resolver problemas del mundo real con aprendizaje automático aplicado y se preocupe profundamente por el rendimiento del modelo, la eficiencia y el impacto.

Responsabilidades clave

Lo que harás

• Construir, entrenar, evaluar e implementar modelos de aprendizaje automático para una variedad de aplicaciones

• Colaborar con científicos de datos para producciónizar investigaciones y prototipos

• Optimizar el rendimiento del modelo para velocidad, precisión y escalabilidad

• Integrar servicios de ML en sistemas backend o API

• Monitorear el comportamiento del modelo en producción e implementar herramientas para registro y reentrenamiento

• Escribir código limpio, modular y probado que encaje en una base de código compartida

• Contribuir a mejoras de arquitectura e infraestructura para pipelines de ML

• Mantenerse al día con los avances en el ecosistema de ML y MLOps

Requisitos

Lo que necesitarás para tener éxito

• Más de 3 años de experiencia en ingeniería de aprendizaje automático o desarrollo de ML aplicado

• Dominio de Python y bibliotecas de ML (por ejemplo, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)

• Comprensión sólida de estructuras de datos, algoritmos y principios de ingeniería de software

• Experiencia implementando modelos de ML en entornos de producción

• Familiaridad con plataformas en la nube (AWS, GCP o Azure) y herramientas de contenedorización (por ejemplo, Docker, Kubernetes)

• Capacidad para escribir código de calidad de producción y colaborar en un entorno de equipo

• Fuertes habilidades de depuración, perfilado de rendimiento y optimización

Cualificaciones preferidas

Estos serían un plus

• Experiencia con inferencia en tiempo real, procesamiento de flujos o ML en el borde

• Antecedentes en MLOps, almacenes de características, versionado de modelos y CI/CD para ML

• Familiaridad con herramientas de big data (Spark, Kafka, Airflow, etc.)

• Comprensión de la gobernanza de datos, la equidad del modelo y la IA ética

• Título de posgrado en informática, aprendizaje automático o campo relacionado

Cómo postularse

Construyamos sistemas más inteligentes juntos

Para postularte, por favor envíanos:

• Tu currículum o perfil de LinkedIn

• Una breve nota sobre por qué este rol te interesa

• Enlaces a proyectos, repositorios de GitHub o escritos técnicos que muestren tu trabajo (opcional)

Nuestro objetivo es responder a los solicitantes calificados en una semana. Nuestro proceso de contratación incluye una entrevista técnica, un ejercicio práctico de caso de ML y conversaciones finales con el equipo de ingeniería.