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.