Python IA / ML Engineer
Se busca Python IA / ML Engineer para trabajo remoto en AMBA. Requerido experiencia en ML Engineering, NLP o procesamiento de datos, y sólidos conocimientos en Python.
Atractivo para profesionales con experiencia en ML y NLP que buscan trabajar en un entorno remoto.
Descripción del puesto
En ADN – Recursos Humanos estamos en la búsqueda de Python IA / ML Engineer / 100% remoto para Importante Empresa. Requerimientos: - Experiencia entre 2 y 6 años en ML Engineering, NLP o procesamiento de datos. - Formación en Ciencias de la Computación, Data Science o carreras afines. - Experiencia sólida en Python. - Conocimientos en Pandas, NumPy y scikit-learn. - Experiencia con librerías NLP como spaCy, NLTK o transformers. - Conocimiento de algoritmos de fuzzy matching y record linkage. - Experiencia en procesamiento documental y extracción de datos. - Conocimientos de deployment de modelos ML mediante REST APIs y Docker. - Experiencia con técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado. - Manejo de pipelines de datos y ETL. - Se valorará experiencia en Azure ML y Azure Cognitive Services. - Conocimientos en TensorFlow o PyTorch serán considerados un plus. - Experiencia trabajando con LLMs y herramientas de IA generativa. Tareas a desarrollar: - Desarrollar soluciones en Python para procesamiento y análisis de datos. - Diseñar e implementar modelos de Machine Learning y NLP. - Trabajar con procesamiento documental: OCR, parsing de PDFs y extracción de datos. - Desarrollar pipelines de datos y procesos ETL. - Implementar y desplegar modelos mediante APIs, Docker y servicios cloud. - Integrar soluciones basadas en LLMs y herramientas de IA generativa. - Optimizar modelos y procesos para mejorar precisión y performance. - Colaborar con equipos técnicos y stakeholders en proyectos de automatización y análisis de datos. Lugar de trabajo: remoto, solo AMBA. Lugar de residencia: Zonas cercanas al lugar de trabajo. Horario: Lunes a viernes de 9 a 18 hs.
Responsabilidades
- Desarrollar soluciones en Python
- Diseñar e implementar modelos de Machine Learning y NLP
- Trabajar con procesamiento documental
- Desarrollar pipelines de datos y procesos ETL
- Implementar y desplegar modelos mediante APIs y Docker
- Integrar soluciones basadas en LLMs y herramientas de IA generativa