Empresa busca un Líder de Ingeniería en Machine Learning para diseñar, desarrollar y desplegar modelos de ML/DL en producción, gestionando todo el ciclo de vida de los sistemas de ML/DL.
Atractivo para ingenieros experimentados en ML/DL que buscan liderar proyectos en fintech. Ideal para aquellos con sólida experiencia en programación y MLOps.
Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) son el núcleo de nuestro producto y los datos son el alma de todas nuestras tomas de decisiones. Buscamos un Ingeniero de Machine Learning Líder (Lead MLE) para encabezar el diseño, desarrollo y despliegue de modelos de ML/DL en producción. Como Ingeniero de Machine Learning Líder, serás responsable del ciclo de vida completo de los sistemas de machine y deep learning, desde el despliegue y monitoreo de modelos hasta el reentrenamiento, la gobernanza y la confiabilidad en producción. Definirás los estándares, herramientas y patrones arquitectónicos que permiten a los científicos de datos y analistas lanzar modelos de manera segura y eficiente, los cuales impulsan directamente nuestras decisiones crediticias y comerciales. Experiencia: - Al menos cinco (5) años de experiencia en ingeniería de machine y deep learning en un entorno práctico. - Buen entendimiento de productos fintech y gestión de riesgos para interpretar datos de negocio de manera efectiva. Conocimientos técnicos: - Sólidas habilidades de programación (estructurada, orientada a objetos y/o orientada a eventos). - Comodidad programando en Python/R y SQL (con foco en Snowflake, preferentemente). - Fuerte dominio de frameworks de ML/DL en Python (ej. Tensorflow, PyTorch, Scikit-learn). - Experiencia consumiendo datos a través de APIs, SFTP o archivos CSV. - Experiencia con herramientas de MLOps (ej. MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, microservicios de AWS). - Sólido entendimiento de plataformas cloud, preferentemente AWS, computación distribuida y control de versiones usando GitHub & GitLab. - Fuerte entendimiento de patrones de model serving (batch vs. online, síncrono vs. asíncrono). - Experiencia diseñando pipelines de features con propiedad clara, garantías de frescura y backfills. - Comprensión de prácticas de ingeniería de datos para desarrollo de pipelines ETL y gestión de data warehouses/data lakes. Liderazgo y visión de negocio: - Mentalidad orientada a datos: te interesa llegar al fondo de cómo tomar decisiones basadas en datos. - Experiencia en gestión de stakeholders, manteniendo a todos actualizados con hallazgos clave y explicando de manera no técnica los resultados, metodologías y procesos para la toma de decisiones basada en datos. Contrato de trabajo remoto por prestación de servicios (PTOS).