Machine Learning Engineer

NeuralWorks es una compañía de alto crecimiento fundada hace 3 años. Estamos trabajando a toda máquina en cosas que darán que hablar. Somos un equipo donde se unen la creatividad, curiosidad y la pasión por hacer las cosas bien. Nos arriesgamos a explorar fronteras donde otros no llegan: un modelo predictor basado en monte carlo, una red convolucional para detección de caras, un sensor de posición bluetooth, la recreación de un espacio acústico usando finite impulse response. Estos son solo algunos de los desafíos, donde aprendemos, exploramos y nos complementamos como equipo para lograr cosas impensadas. Trabajamos en proyectos propios y apoyamos a corporaciones en partnerships donde codo a codo combinamos conocimiento con creatividad, donde imaginamos, diseñamos y creamos productos digitales capaces de cautivar y crear impacto. Conoce más sobre nosotros **Funciones del cargo**: El equipo de Data y Analytics trabaja en diferentes proyectos que combinan volúmenes de datos enormes e IA, como detectar y predecir fallas antes que ocurran, optimizar pricing, personalizar la experiência del cliente, optimizar uso de combustible, detectar caras y objetos usando visión por computador. Trabajarás transformando los procesos a MLOps y creando productos de datos a la medida basados en modelos analíticos, en su gran mayoría de Machine Learning, pero pudiendo usar un espectro de técnicas más amplio. Dentro del equipo multidisciplinario con Data Scientist, Translators, DevOps, Data Architect, tu rol será extremadamente importante y clave para el desarrollo y ejecución de los productos, pues eres quien conecta la habilitación y operación de los ambientes con el mundo real. Te encargarás de aumentar la velocidad de entrega, mejorar la calidad y la seguridad del código, entender la estructura de los datos y optimizar los procesos para el equipo de desarrollo. En cualquier proyecto que trabajes, esperamos que tengas un gran espíritu de colaboración, pasión por la innovación y el código y una mentalidad de automatización antes que procesos manuales. Como MLE, tu trabajo consistirá en: - Trabajar directamente con el equipo de Data Scientists para poner en producción modelos de Machine Learning utilizando y creando pipelines de ML. - Recolección de grandes volúmenes y variados conjuntos de datos. - Recolección de interacción con la realidad para su posterior reentrenamiento. - Construir las piezas necesarias para servir nuestros modelos y ponerlos a interactuar con el resto de la compañía en un entorno real y altamente escalable. - Trabajar muy cerca de los Data Scientists buscando maneras eficientes de monitorear, operar y darle explicabilidad a los modelos. - Promover una cultura técnica impulsando los productos de datos con las prácticas DevSecOps, SRE y MLOps. **Requerimientos del cargo**: - Estudios de Ingeniería Civil en Computación o similar. - Experiência práctica de al menos 3 años en entornos de trabajo como Software Engineer, ML Engineer, entre otros. - Experiência con Python. - Entendimiento de estructuras de datos con habilidades analíticas relacionadas con el trabajo con conjuntos de datos no estructurados, conocimiento avanzado de SQL, incluida optimización de consultas. - Experiência usando pipelines de CI/CD y Docker. - Pasión en problemáticas de procesamiento de datos. - Experiência con servidores cloud (GCP, AWS o Azure, de preferencia GCP), especialmente el conjunto de servicios de procesamiento de datos. - Buen manejo de inglés, sobre todo en lectura donde debes ser capaz de leer un paper, artículos o documentación de forma constante. - Habilidades de comunicación y trabajo colaborativo. “Los hombres postulan a un cargo cuando cumplen el 60% de las calificaciones, pero las mujeres sólo si cumplen el 100%.” Gaucher, D., Friesen, J., & Kay, A. C. (2011). Te invitamos a postular aunque no cumplas con todos los requisitos. **Opcionales**: - Agilidad para visualizar posibles mejoras, problemas y soluciones en Arquitecturas. - Experiência en Infrastructure as code, observabilidad y monitoreo. - Experiência en la construcción y optimización de data pipelines, colas de mensajes y arquitecturas big data altamente escalables. - Experiência en procesamiento distribuido utilizando servicios cloud. - Stack orientado a modelos econométricos (statsmodels, pyfixest), serialización. - Experiência con algún motor de datos distribuido como pyspark, dask, modin. - Interés en temas "bleeding edge" de Inferencia Causal: (Técnicas Observacionales, Inferencia basada en diseño, Probabilidad y Estadística [Fuerte énfasis en OLS y sus distintas expansiones]). **Condiciones**: - MacBook Air M2 o similar (con opción de compra hiper conveniente) - Bono por desempeño - Bono de almuerzo mensual y almuerzo de equipo los viernes - Seguro Complementario de salud y dental - Horario flexible - Flexibilidad entre oficina y home office - Medio día