Machine Learning Engineer

Prominente; Buenos Aires; Presencial; ARS 2.009.000 - 3.125.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Beneficios a convenir

Descripción de la vacante

Prominente busca un Machine Learning Engineer para analizar y transformar datos, desarrollar e implementar soluciones de ML escalables que impulsen los negocios.

Se valorará experiencia en pipelines de entrenamiento e inferencia, integración con APIs y servicios, y dominio de Python, SQL y librerías de ML; experiencia con Git, Docker y entornos cloud es un plus.

Formación

• Experiencia en Data Science y ML aplicada.
• Dominio de Python, SQL y librerías de ML.
• Conocimientos de APIs, pipelines y entornos productivos.

Responsabilidades

• Analizar y transformar datos de diversas fuentes.
• Entrenar, evaluar y optimizar modelos de ML.
• Desarrollar pipelines de entrenamiento e inferencia e integrar modelos con APIs.
• Monitorear rendimiento y proponer mejoras.
• Comunicar resultados a equipos técnicos y de negocio.

Conocimientos

Data Analysis

Experimentation

Team Collaboration

Herramientas

Python

SQL

Pandas

NumPy

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

Git

Docker

Cloud

Descripción del empleo

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Estamos anticipando nuevos proyectos y desafíos tecnológicos y queremos conocer profesionales con experiencia como Machine Learning Engineer, interesados en aportar y formar parte de las oportunidades que vayamos desarrollando.

Buscamos Machine Learning Engineer con experiencia en análisis de datos, desarrollo e implementación de soluciones de ML, capaz de transformar datos, modelos y experimentos en soluciones escalables que aporten a la resolución de problemas de negocio.

Requirements

Principales responsabilidades

• Analizar, preparar y transformar datos provenientes de diferentes fuentes.
• Diseñar, entrenar, evaluar y optimizar modelos de Machine Learning.
• Desarrollar pipelines de entrenamiento e inferencia e integrar modelos con aplicaciones, APIs y servicios.
• Monitorear el rendimiento de los modelos y realizar mejoras.
• Interpretar y comunicar resultados a equipos técnicos y de negocio.

Requisitos principales

• Experiencia desarrollando soluciones de Data Science y Machine Learning.
• Dominio de Python, SQL y librerías como Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch o similares.
• Conocimientos de estadística, preparación de datos, feature engineering y evaluación de modelos.
• Experiencia implementando modelos en entornos productivos e integrándolos mediante APIs o servicios.
• Conocimientos de Git, Docker y entornos cloud.
• Experiencia o conocimientos en generación de datasets sintéticos, RoboFlow y armado de bases RAG.

Benefits

Beneficios a convenir