Machine Learning Engineer

Improving South America; Perú; Presencial; PEN 201.000 - 302.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Bonos anuales (2)

Revisiones salariales (2)

Clases de inglés

Equipo Apple

Cursos en línea

Presupuesto para libros

Materiales de trabajo

Descripción de la vacante

Improving South America busca profesional de ML para diseñar, desarrollar e implementar modelos de machine learning con foco en clustering y análisis de series de tiempo.

Será clave analizar datos, validar modelos y colaborar con ingenieros para integrar soluciones en sistemas productivos, manteniendo monitoreo continuo y mejoras. Idioma inglés deseable y enfoque en aprendizaje continuo.

Formación

• Inglés intermedio-avanzado indispensable.
• Al menos 3 años desarrollando e implementando ML.
• Experiencia sólida con modelos de clustering.
• Conocimiento profundo de series de tiempo y pronóstico.
• Dominio de heurísticas y métodos metaheurísticos.
• Experiencia con control de versiones y metodologías ágiles.
• Capacidad de comunicar resultados a stakeholders no técnicos.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar e implementar modelos de ML con clustering y series de tiempo.
• Analizar datos, preparar datasets complejos y validar modelos.
• Optimizar algoritmos para mayor rendimiento y escalabilidad.
• Documentar metodologías y resultados para audiencias técnicas y no técnicas.
• Colaborar con software y data engineers para integrar modelos.
• Monitorear y mantener modelos en producción ante degradación.

Conocimientos

ML

Series de tiempo

Clustering

Metaheurísticos

Comunicación a stakeholders

Git

Herramientas

TensorFlow

Keras

PyTorch

Docker

Kubernetes

Airflow

Descripción del empleo

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

• 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..