Directo de la empresahace 7 díasInclusión laboral

Senior Machine Learning Engineer

Buenos Aires, Buenos AiresHíbrido · Tiempo completo

Senior4+ años

Este aviso fue publicado originalmente en inglés, así que es probable que necesites inglés para este puesto. La descripción puede estar traducida automáticamente al español; ante la duda, revisá el aviso original con el botón de postularte.

GoFundMe busca un Ingeniero Senior de Machine Learning para diseñar e implementar soluciones de ML para búsqueda, recomendación y personalización. Se requiere experiencia en Buenos Aires con 3 días de presencialidad semanal.

Por qué aplicar

Si sos Ingeniero de Machine Learning y querés aplicar tus conocimientos en búsqueda, recomendación y personalización, esta oportunidad en GoFundMe es para vos. Podés sumar experiencia en una empresa líder en su rubro con modalidad híbrida en Buenos Aires.

Descripción del puesto

¡Querés ayudarnos a ayudar a otros? ¡Estamos contratando! GoFundMe es la comunidad más poderosa del mundo para el bien, dedicada a ayudar a las personas a ayudarse mutuamente. Al unir a individuos y organizaciones sin fines de lucro en un solo lugar, GoFundMe facilita y asegura que las personas pidan ayuda y apoyen causas, tanto para sí mismas como para los demás. Juntos, nuestra comunidad ha recaudado más de 40 mil millones de dólares desde 2010. ¡Unite a nosotros! El equipo de GoFundMe está buscando a nuestro próximo Ingeniero Senior de Machine Learning para ayudar a diseñar e implementar nuestra próxima generación de soluciones de machine learning que potencian los sistemas de búsqueda y recuperación, recomendación y personalización. Colaborarás con un equipo experimentado y motivado de personas para ofrecer soluciones de alto impacto para nuestros usuarios y nuestro negocio. Los candidatos considerados para este rol estarán ubicados en Buenos Aires. Habrá un requisito de asistencia a la oficina 3 veces por semana. El trabajo... - Diseñar e implementar sistemas de IA/ML en personalización, recomendaciones, comprensión de contenido, detección de fraudes, servicios de próxima mejor acción y más, incluyendo pipelines de inferencia batch y aplicaciones en tiempo real. - Diseñar y contribuir al desarrollo de estructuras de taxonomía y ontología, y sistemas de comprensión, clasificación y etiquetado de contenido que proporcionen las señales fundamentales para el descubrimiento, la personalización y las recomendaciones en toda la empresa. - Asociarse con stakeholders de producto y plataforma para definir y evolucionar catálogos, taxonomías y comprensión de entidades que mejoren el descubrimiento, la relevancia y las experiencias del usuario. - Diseñar y aplicar técnicas basadas en grafos —como bases de datos de grafos, grafos de conocimiento y algoritmos/modelos de grafos— para mejorar la recuperación, las recomendaciones, la personalización y la comprensión de contenido. - Desarrollar y desplegar servicios robustos, tolerantes a fallos y de alto rendimiento, enfatizando la confiabilidad, escalabilidad, observabilidad y el rendimiento de baja latencia. - Liderar iniciativas para optimizar el rendimiento y la calidad de los sistemas de ML utilizando métricas offline y online nuevas o establecidas (por ejemplo, relevancia, calidad de ranking, cobertura/diversidad, engagement y valor a largo plazo para el usuario). - Apoyar la excelencia operativa participando en iniciativas para optimizar los flujos de trabajo de ML y establecer procedimientos estandarizados para garantizar resultados consistentes y de alta calidad en nuestros proyectos y sistemas. - Colaborar estrechamente con ingenieros de IA/ML y equipos multifuncionales, incluyendo científicos de datos, ingenieros de software, gerentes de producto y stakeholders de negocio, para fomentar una cultura de colaboración, investigación científica y aprendizaje continuo. - Emplear un conjunto diverso de herramientas y plataformas, incluyendo Python, AWS, Databricks, Docker, Kubernetes, FastAPI, Terraform, Snowflake y GitHub, para desarrollar, desplegar y mantener sistemas de machine learning escalables y robustos. Vos... - Más de 4 años de experiencia práctica en machine learning, ingeniería de ML aplicada, ciencia de datos o campos relacionados, con un fuerte énfasis en aplicaciones de ingeniería prácticas y despliegue de soluciones robustas en entornos de producción. - Amplia experiencia con uno o más de los siguientes: sistemas de búsqueda y recuperación (incluyendo ranking y relevancia), sistemas de recomendación y sistemas de personalización; la experiencia combinando estas capacidades en experiencias de descubrimiento de extremo a extremo es un plus. - Experiencia en el diseño, desarrollo y despliegue de sistemas de ML de extremo a extremo, incluyendo pipelines de datos, ingeniería de características, entrenamiento y servicio de modelos, y soluciones de monitoreo. - Experiencia con catálogos, taxonomías, resolución de entidades, embeddings y/o representaciones semánticas utilizadas para mejorar la calidad de recuperación y recomendación. - Familiaridad con bases de datos de grafos y grafos de conocimiento (por ejemplo, modelado de entidades/relaciones, construcción de características basadas en grafos, aplicación de algoritmos de grafos y/o ML de grafos) para soportar casos de uso de recuperación, recomendación y personalización. - Capacidad demostrada para guiar proyectos y fomentar un entorno de trabajo colaborativo y de alto rendimiento que valore la mejora continua y el intercambio de conocimientos. - Capacidad para desglosar proyectos complejos, definir el alcance y secuenciar el trabajo de manera efectiva, y gestionar plazos para garantizar la entrega oportuna y exitosa de iniciativas de machine learning. - Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita, con la capacidad de transmitir conceptos técnicos complejos tanto a stakeholders técnicos como no técnicos. - Se prefiere un título avanzado (Maestría o Doctorado) en Ciencias de la Computación, Estadística, Ciencia de Datos o un campo técnico relacionado. - Un sentido del humor es opcional pero apreciado. Por qué te encantará estar aquí... - Hacé un impacto: Sé parte de una organización impulsada por una misión que marca una diferencia positiva en millones de vidas cada año. - Entorno innovador: Trabajá con un equipo diverso, apasionado y talentoso en una atmósfera dinámica y vanguardista. - Equipo colaborativo: Únete a un equipo divertido y colaborativo que trabaja duro y celebra los éxitos juntos. - Beneficios competitivos: Disfruta de una remuneración competitiva y beneficios integrales de atención médica. - Soporte integral: Disfruta de asistencia financiera para cosas como trabajo híbrido, planificación familiar y transporte, junto con una generosa licencia parental, políticas flexibles de tiempo libre y recursos de salud mental y bienestar para apoyar tu bienestar general. - Oportunidades de crecimiento: Participa en programas de aprendizaje, desarrollo y reconocimiento para ayudarte a prosperar y crecer. - Compromiso con la DEI: Contribuye a la diversidad, equidad e inclusión a través de iniciativas continuas y grupos de recursos para empleados. - Compromiso comunitario: Marca la diferencia a través de nuestros programas de voluntariado y

Responsabilidades

Diseñar e implementar sistemas de IA/ML
Diseñar y contribuir al desarrollo de taxonomía y ontología
Asociarse con stakeholders de producto y plataforma
Diseñar y aplicar técnicas basadas en grafos
Desarrollar y desplegar servicios robustos y tolerantes a fallos
Liderar iniciativas para optimizar el rendimiento y la calidad de los sistemas de ML
Apoyar la excelencia operativa
Colaborar estrechamente con ingenieros de IA/ML y equipos multifuncionales
Emplear diversas herramientas y plataformas

Habilidades

Diseño e implementación de sistemas de MLSistemas de búsqueda y recuperaciónSistemas de recomendaciónSistemas de personalizaciónPipelines de inferencia batchAplicaciones en tiempo realTaxonomía y ontologíaComprensión de contenidoClasificación y etiquetadoBases de datos de grafosGrafos de conocimientoAlgoritmos de grafosML en grafosServicios de alto rendimientoEscalabilidadBaja latenciaOptimización de rendimiento de MLMétricas offline y onlineExcelentes habilidades de comunicación verbal y escritaCapacidad para desglosar proyectos complejosGestión de tiemposColaboraciónAprendizaje continuoLiderazgo de iniciativasMejora continuaCompartir conocimientoSentido del humor

Beneficios

Salario competitivo
Beneficios de salud integrales
Asistencia financiera para trabajo híbrido
Asistencia financiera para planificación familiar
Asistencia financiera para transporte
Licencia parental generosa
Políticas flexibles de tiempo libre
Recursos de salud mental y bienestar
Oportunidades de aprendizaje y desarrollo
Programas de reconocimiento

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