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Machine Learning & Data Engineer

Summary

Build, deploy, and maintain ML models and data pipelines in Python/SQL, using scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, and MLOps tools like MLflow to productionize insurance-focused solutions.

En Altumware buscamos un Machine Learning & Data Engineer para sumarse a nuestro equipo de Tecnología.

Tu objetivo principal será evolucionar, productivizar y operar soluciones de ML e ingeniería de datos a partir de prototipos existentes, trabajando bajo la guía técnica de un líder interno y garantizando la calidad y escalabilidad de las soluciones en producción.

Requisitos e Indispensables (Must-Have)

  • Licenciatura o Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas Aplicadas o carrera afín.
  • 2 a 4 años en desarrollo e implementación de soluciones de ML/Data Engineering, con al menos 1 caso de uso llevado con éxito a producción real.
  • Dominio sólido de Python y SQL.
  • Stack de Datos/ML: scikit-learn, pandas, numpy + al menos un framework de Deep Learning (PyTorch o TensorFlow).
  • MLOps & Productivización: Manejo de versionado, trazabilidad de experimentos, automatización, despliegue y monitoreo con Git, MLflow (o equivalentes).
  • Diseño y operación de controles de calidad con Great Expectations (o equivalentes).

Requisitos Deseables (Nice-to-Have)

  • Experiencia previa en el sector asegurador o financiero.
  • Manejo de LLMs aplicados (AWS Bedrock), RAG, agentes o NLP/OCR para extracción de texto no estructurado.
  • Conocimiento en ciclo de vida completo de modelos (drift detection, reentrenamiento) y validación estadística (hipótesis, intervalos de confianza).
  • Manejo de APIs REST, Docker y arquitecturas en la nube (AWS).
  • Experiencia en homologación y resolución de entidades a escala.

Ofrecemos

  • Sueldo competitivo acorde a experiencia y evaluación técnica.
  • Esquema 100% Nómina.
  • Prestaciones de Ley.
  • Vales de Despensa.
  • Seguro de Gastos médicos mayores para el empleado.
  • Tarjeta de regalo el día de tu cumpleaños.
  • Excelente ambiente colaborativo y proyectos de alto impacto tecnológico.

Modalidad Hibrida (Oficina/Home Office) Av. Revolución #507, Col. San Pedro de los Pinos

Horario Lunes a viernes de 8:30am a 6:00pm.

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