Ingeniero de IA Senior para Sistemas Comerciales Inteligentes

Se busca un Ingeniero de IA para unirse al equipo de IA (Asesor Comercial), donde se está transformando la forma en que se crean, personalizan y optimizan las ofertas comerciales mediante aprendizaje automático, PLN y automatización inteligente. Se trabajará en sistemas de alto impacto que influyen en los ingresos, la salud del mercado y la satisfacción del comerciante.

Responsabilidades:

• Diseñar modelos que clasifiquen y puntúen acuerdos basados en datos estructurados, textos de presentación y señales del mercado.
  
• Desarrollar funciones de ingeniería basadas en el comportamiento del comerciante, la geografía y el rendimiento del representante para personalizar sugerencias de ofertas.
  
• Crear sistemas adaptativos (p. ej., bandidos contextuales o aprendizaje por refuerzo) para equilibrar la exploración y la explotación en las estructuras de acuerdos.
  
• Descubrir patrones de fallos latentes mediante aprendizaje no supervisado o débilmente supervisado en millones de transacciones.
  
• Colaborar con gerentes de productos, analistas y gerentes de mercado para alinear las decisiones de ML con los objetivos comerciales.
  
• Construir sistemas modulares y explicables que evolucionen con la retroalimentación de las personas involucradas.
  

Requisitos:

• Más de 4 años de experiencia en roles de ML/IA, preferiblemente en un entorno impulsado por productos.
  
• Conocimientos de Python, SQL y bibliotecas como scikit-learn, XGBoost, PyTorch o TensorFlow.
  
• Experiencia con técnicas modernas de PLN: transformadores, incrustaciones, resúmenes o clustering.
  
• Comprensión práctica del aprendizaje por refuerzo, bandidos contextuales o marcos de experimentación en línea.
  
• Experiencia en exploración de datos, creación rápida de prototipos y entrega de modelos a producción.
  
• Capacidad para priorizar la claridad, la iteración y el pensamiento centrado en resultados.
  

Deseable:

• Experiencia con sistemas de ML con intervención humana o bucles de retroalimentación.
  
• Exposición a mercados, comercio electrónico o dominios orientados al comerciante.
  
• Familiaridad con Google Cloud (BigQuery, Vertex AI, Cloud Functions) o una infraestructura de implementación de ML similar.
  
• Comodidad con la creación de API ligeras, la orquestación de canales de inferencia de modelos o la integración de salidas de ML en sistemas de producción.