En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.

La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.

Funciones del cargo

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

Diseñar, desarrollar e implementar modelos de machine learning utilizando técnicas de clustering, análisis de series de tiempo y análisis heurístico.
Realizar análisis exploratorio de datos y transformación de datos para preparar conjuntos de datos complejos.
Evaluar y validar modelos predictivos utilizando métricas estadísticas apropiadas y metodologías de validación robustas.
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.
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.
Realizar monitoreo continuo y mantenimiento de modelos en producción, identificando y abordando problemas de degradación.

Requerimientos del cargo

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.

Opcionales

Experiencia con Deep Learning y redes neuronales (TensorFlow, Keras, PyTorch).
Conocimiento de SQL y bases de datos relacionales para extracción y consulta de datos.
Experiencia con herramientas de orquestación y deployment (Docker, Kubernetes, Apache Airflow).
Familiaridad con plataformas cloud (AWS, Google Cloud, Azure) y servicios de machine learning.
Experiencia en procesamiento de datos a gran escala (Spark, Hadoop).
Publicaciones académicas o contribuciones a proyectos open-source en machine learning.
Experiencia en interpretabilidad y explicabilidad de modelos (SHAP, LIME, feature importance).
Conocimiento de prácticas MLOps y ciclo de vida completo del modelo en producción.

Condiciones

Contrato a largo plazo.
100% Remoto.
Vacaciones y PTOs
Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
2 revisiones salariales al año.
Clases de inglés.
Equipamiento Apple.
Plataforma de cursos en linea
Budget para compra de libros.
Budget para compra de materiales de trabajo
mucho mas..

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Machine Learning Engineer