¿Te interesa formar parte de una de las compañías más importantes del ecosistema de telecomunicaciones de Argentina?
Nos encontramos en la búsqueda de un/a Machine Learning Engineer SR.
La posición tendrá como principal desafío diseñar, desarrollar, implementar y evolucionar soluciones de Machine Learning que permitan transformar grandes volúmenes de datos en modelos y capacidades aplicables a diferentes desafíos del negocio, asegurando su escalabilidad, confiabilidad y disponibilidad en ambientes productivos.
Buscamos una persona con sólida experiencia en Machine Learning, capacidad para llevar modelos desde la etapa de experimentación hasta producción y orientación hacia la automatización, optimización y mejora continua de los procesos de datos y modelos.
Lo que valoramos
- Pensamiento analítico para comprender problemas de negocio y transformarlos en soluciones basadas en datos.
- Capacidad para diseñar e implementar modelos de Machine Learning robustos, escalables y mantenibles.
- Orientación a la industrialización y puesta en producción de modelos.
- Proactividad para identificar oportunidades de mejora y nuevas aplicaciones de Machine Learning.
- Capacidad para trabajar transversalmente con equipos de Data, Tecnología y negocio.
- Comunicación efectiva y capacidad para documentar soluciones, decisiones técnicas y resultados.
Tus principales desafíos
- Diseñar, desarrollar y evolucionar modelos de Machine Learning aplicados a diferentes problemáticas del negocio.
- Analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, variables relevantes y oportunidades de modelización.
- Participar en todo el ciclo de vida de los modelos, desde la exploración y experimentación hasta su implementación y monitoreo en producción.
- Desarrollar pipelines de datos y procesos necesarios para la preparación, entrenamiento, validación y ejecución de modelos.
- Evaluar y seleccionar algoritmos y técnicas de Machine Learning de acuerdo con las características de cada problema.
- Optimizar modelos existentes buscando mejorar su performance, precisión, eficiencia y escalabilidad.
- Implementar mecanismos de validación, monitoreo y seguimiento del comportamiento de los modelos en ambientes productivos.
- Trabajar sobre prácticas de MLOps, automatizando procesos asociados al entrenamiento, deployment y actualización de modelos.
- Colaborar con equipos de Data Engineering, Data Science, Analytics, Arquitectura, Desarrollo, Cloud y otras áreas de Tecnología.
- Participar en iniciativas de innovación y evaluación de nuevas tecnologías vinculadas con Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Contribuir a la definición de buenas prácticas, estándares y metodologías para el desarrollo y operación de modelos de Machine Learning.
- Documentar modelos, pipelines, procesos y decisiones técnicas, asegurando trazabilidad y mantenibilidad de las soluciones.
Qué esperamos de vos
- 3+ años de experiencia trabajando en posiciones de Machine Learning Engineering, Data Science, ML Engineering o similares.
- Experiencia sólida desarrollando modelos de Machine Learning y llevándolos a ambientes productivos.
- Sólidos conocimientos de Python y experiencia utilizando librerías como Scikit-learn, Pandas, NumPy y/o similares.
- Experiencia con algoritmos de Machine Learning supervisados y no supervisados.
- Conocimientos de técnicas de clasificación, regresión, clustering, reducción de dimensionalidad y selección de variables.
- Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y procesos de preparación y transformación de información.
- Experiencia desarrollando pipelines para entrenamiento, validación y ejecución de modelos.
- Conocimientos de SQL y experiencia trabajando con bases de datos relacionales.
- Experiencia con plataformas Cloud como AWS, Azure o GCP.
- Conocimientos de herramientas y prácticas de MLOps para automatización, deployment y monitoreo de modelos.
- Experiencia utilizando Git y metodologías de desarrollo colaborativo.
- Conocimientos de Docker y/o tecnologías de contenedores.
- Experiencia trabajando con APIs y servicios para exponer modelos o capacidades de Machine Learning.
- Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinarios y traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas.
Será un plus
- Experiencia en empresas de telecomunicaciones, tecnología, banca, fintech u otras industrias con grandes volúmenes de datos.
- Experiencia desarrollando modelos aplicados a churn, propensity, customer segmentation, next best action, fraude, recomendación o forecasting.
- Experiencia con datos provenientes de redes, tráfico, clientes, productos o canales digitales.
- Conocimientos de procesamiento distribuido utilizando Spark, Databricks u otras tecnologías equivalentes.
- Experiencia con plataformas de Machine Learning y servicios Cloud como AWS SageMaker, Azure ML o Vertex AI.
- Experiencia con herramientas de experiment tracking y model management como MLflow.
- Conocimientos de Deep Learning y frameworks como TensorFlow o PyTorch.
¿Qué ofrece la propuesta?
- Relación de dependencia directa
- Modalidad híbrida (CABA).
- Prepaga de primer nivel para vos y tu grupo familiar.
- Acceso a formación continua, certificaciones y convenios educativos.
