Si te emociona aprender nuevas herramientas, compartir conocimientos con tus compañeros, y contribuir a soluciones intrincadas mientras fomentas una comunicación abierta, este podría ser el lugar perfecto para ti. 

En nuestro equipo, abordamos una variedad de problemas desafiantes, desde la construcción de pilas de datos modernas hasta la optimización de promociones y el análisis causal.

Responsabilidades:

Deberás gestionar eficazmente los proyectos comprometiéndote con los clientes para comprender el alcance del trabajo.

Responsable de liderar equipos, colaborando con ingenieros de machine learning y datos.

Colaborarás con los ingenieros de aprendizaje automático para desarrollar pruebas de concepto significativas para los requisitos internos y de los clientes.

Supervisarás el ciclo de vida de los modelos de Machine Learning, optimizándolos cuando sea necesario para mejorar el rendimiento.

Deberás traducir los requisitos empresariales y matemáticos/estadísticos en implementaciones de software, realizando compensaciones informadas entre el tiempo, la calidad y las necesidades específicas del cliente.

Explorarás tecnologías emergentes de Ingeniería ML y técnicas para mejorar el conjunto de herramientas y las mejores prácticas.

Participarás en la definición de hojas de ruta de proyectos y plazos para nuevas iniciativas.

Documentarás y difundirás las prácticas líderes del sector en IA/ML dentro de la organización.

Colaborarás en los procesos de entrevistas de contratación.

Habilidades:

Liderazgo de equipos e interacciones con el cliente.

Experiencia demostrada en roles como Ingeniero de Machine Learning, Arquitecto de ML o similares.

Dominio de principios de AI/ML, incluyendo redes neuronales, modelos ML supervisados y no supervisados, pronóstico de series temporales, y más.

Conocimiento de Arquitecturas de Datos Modernas, incluyendo la implementación de Data Warehouses y Data Lakes, así como herramientas y metodologías DevOps.

Experiencia en procesamiento de datos ETL y flujos de trabajo de ML, por ejemplo, Airflow, MLflow, DBT.

Competencia en Aprendizaje Profundo y tecnologías como Keras, PyTorch, Tensorflow.

Dominio del lenguaje de programación Python y habilidad en al menos otro lenguaje tipado.

Conocimiento de modelado matemático e intuición estadística.

Dominio de MLOps y experiencia en la implementación de sistemas basados en Machine Learning.

Pensamiento estratégico y capacidad para desarrollar planes de implementación.

Nivel de inglés intermedio.

Habilidades adicionales:

Experiencia con el Modern Data Stack.

Experiencia práctica con servicios de IA basados en la nube como AWS Sagemaker, AWS Textract, GCP Vertex AI, u otros similares.

Conocimiento profundo de metodologías de desarrollo de software.

Actitud positiva hacia la resolución de problemas.

Experiencia previa en puestos de consultoría técnica orientada al cliente.

Un historial probado de entrega de soluciones de alta calidad.

Certificaciones en plataformas en la nube, como AWS Machine Learning.

Familiaridad con bibliotecas de datos en Python como SQLAlchemy, Pandas, Polars, PySpark, Great Expectations, etc.