Ingeniero de Machine Learning
Startup remota busca Ingeniero de Machine Learning con experiencia en desarrollo y optimización de modelos, MLOps, Python y plataformas cloud.
Si te apasiona el machine learning y querés sumarte a una startup innovadora que trabaja con tecnologías de punta en remoto, este puesto es para vos. Ideal para quienes disfrutan de desarrollar y optimizar modelos en un ambiente colaborativo y con foco en el crecimiento.
Descripción del puesto
Mutt Data es una startup dinámica enfocada en crear sistemas innovadores con tecnologías de Big Data y Machine Learning de vanguardia. Buscamos un Ingeniero de Machine Learning para potenciar nuestra experiencia. Si te considerás un "data nerd", ¡nos encantaría conocerte! **Qué hacemos:** - Creamos sistemas modernos de Machine Learning para planificación de demanda y pronóstico de presupuestos. - Desarrollamos infraestructuras de datos escalables para mejorar la toma de decisiones de alto nivel, adaptadas a cada cliente. - Ofrecemos Data Engineering integral y soluciones de IA personalizadas para optimizar sistemas en la nube. - Utilizamos IA Generativa para ayudar a plataformas de e-commerce y retailers a crear anuncios de mayor calidad y más rápido. - Construimos modelos de deep learning para mejorar el reconocimiento visual y la automatización en diversas industrias (categorización de productos, control de calidad, recuperación de información). - Desarrollamos modelos de recomendación para personalizar experiencias de usuario en e-commerce, streaming y plataformas digitales, impulsando el engagement y las conversiones. **Socios:** - Amazon Web Services - Astronomer - Databricks **Valores:** - Somos "Data Nerds". - Somos compañeros de equipo abiertos. - Tomamos la iniciativa. - Tenemos una mentalidad positiva. **¿Curioso por saber más?** Visitá nuestros casos de estudio y leé nuestro blog para conocer nuestra cultura y los proyectos en los que trabajamos. **Responsabilidades:** - Desarrollar y optimizar modelos de ML, asegurando escalabilidad, monitoreo e integración con las mejores prácticas de MLOps. - Implementar requisitos de clientes, desde análisis exploratorio de datos (EDA) hasta ingeniería de características y gestión del ciclo de vida del modelo. - Construir Pruebas de Concepto (POCs) de ML para validar y refinar soluciones. - Optimizar modelos en cuanto a rendimiento, latencia, memoria y throughput. - Aplicar técnicas de análisis estadístico y desarrollar modelos de regresión. - Diseñar y mantener feature stores y pipelines de datos para flujos de trabajo de ML. - Investigar e implementar técnicas emergentes de ML/IA para mejorar las soluciones. - Colaborar con stakeholders para alinear las soluciones técnicas con las necesidades del negocio. **Habilidades requeridas:** - Experiencia implementando sistemas basados en ML, incluyendo gestión del ciclo de vida del modelo, monitoreo y configuración de pipelines de MLOps. - Fuerte dominio de Python (Pandas, Numpy, Jupyter, Scikit-Learn, XGBoost, Plotly). - Conocimiento de SQL. - Experiencia con plataformas cloud (AWS, GCP, Azure). **Habilidades deseables:** - Experiencia con flujos de trabajo de ML (Airflow, MLflow, H2OAI, Databricks o similares). - Conocimientos en tecnologías modernas de LLM. - Comprensión de frameworks de Deep Learning (Keras, PyTorch, TensorFlow). - Conocimiento básico de Docker. **Beneficios:** - Cultura "Remote-first": ¡trabajá desde cualquier lugar! - Clases de inglés in-company. - Estipendio para Wellhub o club deportivo. - Cobertura total de certificaciones de AWS, DBT, Google Cloud, Azure y Databricks. - Créditos de comida vía Pedidos Ya. - Día libre en tu cumpleaños + una semana extra de vacaciones (¡Mutt Week!). - Bonos por referidos: ¡ayudanos a crecer el equipo y recibí tu recompensa! - Viaje anual de "Mutters": ¡una escapada inolvidable con el equipo!
Responsabilidades
- Desarrollar y optimizar modelos de ML
- Implementar requisitos de clientes
- Construir Pruebas de Concepto (POCs) de ML
- Optimizar modelos para rendimiento, latencia, memoria y throughput
- Aplicar técnicas de análisis estadístico
- Desarrollar modelos de regresión
- Diseñar y mantener feature stores y pipelines de datos para flujos de trabajo de ML
- Investigar e implementar técnicas emergentes de ML/AI
- Colaborar con stakeholders
Skills requeridas
Beneficios
- Trabajo remoto
- Clases de inglés
- Stipend para club deportivo
- Certificaciones cloud cubiertas
- Créditos para comida
- Día libre en cumpleaños
- Semana extra de vacaciones
- Bonos por referidos
- Viaje anual de equipo