Lead Machine Learning Engineer
Marathon TalentBuenos Aires
Presencial
hace 4 meses
A convenirDirecto de la empresa
Xometry busca un Ingeniero de Machine Learning II para diseñar, implementar y mantener modelos estadísticos y de machine learning en producción, colaborando con científicos de datos y equipos multifuncionales. Se requiere experiencia en Python, PyTorch/TensorFlow, y despliegue de modelos en entornos cloud como AWS SageMaker.
Aplicá si te apasiona el aprendizaje automático y querés avanzar en capacidades de modelado a gran escala.
Xometry (NASDAQ: XMTR) impulsa las industrias de hoy y de mañana conectando a las personas con grandes ideas con los fabricantes que pueden hacerlas realidad. El mercado digital de Xometry brinda a los fabricantes los recursos críticos que necesitan para hacer crecer su negocio y, al mismo tiempo, facilita a los compradores de empresas Fortune 1000 el acceso a la capacidad de fabricación global. Xometry busca un Machine Learning Engineer II, entusiasmado por avanzar en las capacidades de machine learning y llevar modelos a producción a escala. En este rol, diseñarás, implementarás y mantendrás modelos estadísticos y de machine learning robustos, trabajando en estrecha colaboración con científicos de datos para traducir la investigación y la experimentación en sistemas confiables y de alto impacto. Aplicarás una sólida intuición de datos y juicio de ingeniería para mejorar el rendimiento, la confiabilidad y la observabilidad de los modelos, mientras construyes modelos predictivos que respaldan las recomendaciones de precios, estimaciones de costos y abastecimiento. Qué harás: - Diseñar, construir y optimizar modelos de machine learning para mejorar la plataforma y las operaciones comerciales de Xometry. - Analizar grandes conjuntos de datos para extraer patrones e insights significativos. - Colaborar con equipos multifuncionales para integrar modelos de machine learning en sistemas de producción. - Aprender y aplicar las mejores prácticas en evaluación de modelos, ajuste de rendimiento y despliegue. - Influir en la dirección técnica identificando oportunidades para mejorar los enfoques de modelado, la calidad de los datos y la arquitectura del sistema. - Trabajar en todos los equipos para garantizar que las soluciones de machine learning sean explicables, mantenibles y estén alineadas con los objetivos comerciales. - Ayudar a cerrar la brecha entre la investigación y la producción, asegurando que los modelos funcionen tan bien en el mundo real como en los notebooks. - Obtener exposición a frameworks, herramientas y técnicas de machine learning de vanguardia utilizadas en la industria de la fabricación. Calificaciones: - Se requiere un título de grado, pero se prefiere un título avanzado (Maestría o Doctorado) en ciencias de la computación, machine learning, IA o un campo relacionado. - Experiencia en la implementación y mantenimiento de modelos de machine learning en entornos de producción. - Más de 4 años de experiencia en machine learning, con enfoque en ingeniería de datos y/o ciencia de datos. - Dominio de Python, incluidas bibliotecas clave como PyTorch, TensorFlow, pandas y numpy. - Sólida formación en probabilidad, estadística y técnicas de optimización relevantes para la modelización generativa. - Familiaridad con recursos y herramientas de computación en la nube para entrenamiento y despliegue de modelos (por ejemplo, AWS SageMaker). - Familiaridad con los principios de ingeniería de software, incluido el control de versiones, la reproducibilidad y la integración continua. - La experiencia en las industrias de fabricación, cadena de suministro o similares es una ventaja. #LI-Remote #Promoted Xometry es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Todos los solicitantes serán considerados para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, condición de veterano o discapacidad. Para puestos en EE. UU.: Xometry participa en E-Verify y, después de que se acepte una oferta de trabajo, proporcionará al gobierno federal la información de su Formulario I-9 para confirmar que está autorizado para trabajar en los EE. UU.