Empresa Factored busca un Ingeniero Senior de Machine Learning especializado en sistemas de recomendación y IA Generativa para un puesto 100% remoto. Se requiere experiencia en Databricks, Spark y modelos avanzados de recomendación.
Atractivo para ingenieros con pasión por sistemas de recomendación y Generative AI, ofrece trabajo remoto y equipo colaborativo.
Remoto | Puesto de dedicación completa Fundada en Palo Alto por el Dr. Andrew Ng e Israel Niezen, Factored ayuda a empresas de EE. UU. a construir y escalar equipos de IA, ML y Datos de clase mundial, potenciados por el 1% del talento de LATAM, con un propósito definitorio: empoderar a humanos brillantes, desatar su potencial y amplificar su impacto en el mundo. En Factored, serás parte de una comunidad que valora el aprendizaje, la propiedad y la autenticidad, donde tu crecimiento es personal y tus ideas importan. Somos transparentes, curiosos y colaborativos. Buscamos la excelencia, celebramos la diversidad, fomentamos la curiosidad y construimos un entorno donde realmente puedas prosperar. Buscamos un Ingeniero Senior de Machine Learning apasionado por construir sistemas de recomendación de última generación y aprovechar la IA Generativa. Trabajarás con datos a gran escala utilizando herramientas como Databricks y Spark, contribuyendo a soluciones de IA innovadoras que mejoran las experiencias personalizadas, todo mientras formas parte de un equipo solidario, dinámico y colaborativo. A cambio, serás recompensado con un equipo increíble que te apoya, una cultura rica, éxito compartido y la flexibilidad de trabajar desde la comodidad de tu hogar. Responsabilidades Funcionales: - Diseñar e implementar sistemas de recomendación para mejorar el descubrimiento de productos y la participación del cliente en plataformas digitales y físicas. - Construir y gestionar pipelines escalables de machine learning para procesamiento de datos, ingeniería de características, entrenamiento de modelos y despliegue utilizando herramientas como Databricks y Spark. - Aplicar y optimizar modelos avanzados de machine learning para sistemas de recomendación, incluyendo modelos Wide & Deep, arquitecturas Two-Tower, modelos basados en Transformers (ej. NRMS), enfoques basados en embeddings, redes neuronales, modelos basados en autoencoders (ej. AutoRec) y modelos secuenciales profundos como GRU4Rec. - Colaborar estrechamente con ingenieros de software, científicos de datos y stakeholders de negocio para integrar modelos en sistemas de producción y resolver desafíos empresariales del mundo real. - Monitorear, mantener y mejorar continuamente los modelos desplegados para asegurar la fiabilidad, precisión y alineación con las necesidades cambiantes del negocio. - Mantenerse informado sobre los últimos avances en machine learning, sistemas de recomendación, deep learning e IA Generativa para impulsar la innovación y la mejora. Cualificaciones: - Título de Grado o Maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o un campo relacionado. - Más de 5 años de experiencia comprobada como Ingeniero de Machine Learning, demostrando el desarrollo y despliegue exitoso de modelos de Machine Learning. - Mínimo 1 año de experiencia práctica en el diseño, construcción y despliegue de sistemas de recomendación. Este es un requisito indispensable. - Sólidas habilidades de programación en lenguajes como Python, junto con experiencia en bibliotecas/frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn. - Sólida comprensión y aplicación de técnicas de machine learning relevantes para sistemas de recomendación, incluyendo, entre otras, modelos Wide & Deep, modelos Two-Tower, Transformers, embeddings, redes neuronales, autoencoders (AutoRec) y modelos secuenciales profundos (GRU4Rec). - Amplia experiencia en el manejo de procesamiento y análisis de datos a gran escala utilizando Spark/PySpark dentro de Databricks, incluyendo sus servicios nativos de plataforma. - Sólida comprensión de algoritmos de machine learning, deep learning y técnicas de modelado estadístico. - Amplio conocimiento de diseño experimental, pruebas A/B y métricas de evaluación de rendimiento para soluciones de machine learning. - Experiencia con plataformas en la nube (ej. AWS, Azure, GCP) y contenedores (Docker) es un plus. - Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita en inglés. Nuestros Beneficios: - Propiedad a través de participación accionaria. - Retiro anual de la empresa. - Bono educativo para aprendizaje continuo. - Vacaciones de invierno para toda la empresa. - Tiempo libre remunerado. - Eventos y encuentros opcionales presenciales. - Planes de carrera personalizados. - Cultura de alto rendimiento. En Factored, creemos que las personas apasionadas e inteligentes esperan honestidad y transparencia, así como la libertad de hacer el mejor trabajo de sus vidas mientras aprenden y crecen tanto como sea posible. Las grandes personas disfrutan trabajando con otras personas apasionadas e inteligentes, por lo que creemos en contratar correctamente y somos muy selectivos con quién se une a nuestro equipo. Una vez que te contratamos, invertiremos en ti y apoyaremos tu crecimiento profesional y de carrera de muchas maneras significativas. Contratamos personas supremamente inteligentes y talentosas, pero reconocemos que la inteligencia no es suficiente. Quizás lo más importante es que buscamos a aquellos que también son apasionados por nuestra misión y son honestos, diligentes, colaborativos, amables con los demás y divertidos. La vida es demasiado corta para trabajar con personas que no te inspiran. Somos un lugar de trabajo transparente, donde TODOS tienen voz en la construcción de NUESTRA empresa, y donde el aprendizaje y el crecimiento están disponibles para todos en función de sus méritos, no solo de sellos en su currículum. Tan impresionantes como son algunos de los sellos en nuestros currículums, reconocemos que el talento y la pasión humana existen en todas partes y provienen de muchos orígenes, por lo que los sellos importan mucho menos que los resultados. Todos somos hacedores dedicados y altamente enérgicos, enfocados vehementemente en la ejecución porque sabemos que el mejor aprendizaje ocurre al hacer. Reconocemos que estamos creando NUESTRA EMPRESA JUNTOS, que no solo es un negocio de alto rendimiento y rápido crecimiento, sino que está cambiando la forma en que el mundo percibe la calidad del talento técnico en América Latina. Nos impulsa el gran impacto positivo que estamos logrando en los lugares donde hacemos negocios y estamos comprometidos a acelerar carreras e invertir en cientos (y esperamos miles) de ingenieros de ciencia de datos y analistas de datos altamente talentosos. En resumen, nuestro negocio se trata de personas, por lo que contratamos a las mejores personas e invertimos tanto como sea posible para que se enamoren de su trabajo, su aprendizaje y su misión. Cuando no estamos obsesionados con la ciencia de datos, nos encanta hacer música juntos, practicar deportes, jugar, bailar salsa, cocinar comida deliciosa, preparar el mejor café, organizar las mejores fiestas y, en general, pasar un buen rato juntos.