Machine Learning Engineer Senior

Descripción del puesto

• Participar en el diseño, desarrollo e integración de aplicaciones, incorporando funcionalidades impulsadas por IA/ML y modelos de lenguaje (LLMs).
• Impulsar la adopción de nuevas tecnologías asociadas a IA generativa, servicios cloud (Azure OpenAI, AWS Bedrock, MCP) e integraciones que generen valor para el negocio digital.
• Responsable del ciclo de vida de modelos ML y aplicaciones de IA (diseño, entrenamiento, fine-tuning, implementación, monitoreo y reentrenamiento automático).
• Desarrollar y mantener pipelines y CI/CD para despliegue automatizado de modelos y código, incluyendo versionado.
• Liderar buenas prácticas en desarrollo ML/AI y coaching a otros miembros del equipo.
• Participar en el modelamiento, preparación y features para entrenamiento de modelos, aplicando técnicas de ETL, feature stores y optimización de datos.
• Desarrollar pruebas de concepto con LLMs, sistemas RAG y MVP de IA que validen casos de uso de negocio en plazos acotados.
• Administrar y optimizar recursos cloud para ML (Dockers, APIs), asegurando eficiencia de costos y rendimiento.
• Implementar sistemas de monitoreo de modelos, detección de drift y alertas de performance en producción.
• Mantener actualizada la documentación técnica de modelos, experimentos y arquitecturas ML en repositorios colaborativos.
• Colaborar con product managers y stakeholders para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas de IA escalables.
• Brindar soporte técnico en demos de IA y presentaciones a clientes cuando sea requerido.

Requisitos

• Formación profesional en Ciencias de la Ingeniería, tales como Electrica, Mecánica, Minas, Ingeniería de Datos o carrera afín.
• Contar con al menos 4-6 años de experiencia en Machine Learning Engineering con enfoque en producción end to end (Excluyente).
• Fundamentos ML/Estadística: Sólida formación en estadística aplicada, modelado predictivo (supervisado/no supervisado), series de tiempo, y análisis de datos estructurados/no estructurados.
• Python Avanzado (Excluyente): Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels para análisis estadístico y preparación de datos.
• Deep Learning y LLMs: PyTorch/TensorFlow, Transformers, experiencia práctica con fine-tuning de LLMs y sistemas RAG.
• Desarrollo y Producción: Django/Flask para APIs ML, LangChain para aplicaciones LLM, desarrollo de agentes inteligentes y sistemas conversacionales.
• Bases de Datos: SQL avanzado (PostgreSQL), experiencia con TimescaleDB o Influx para series de tiempo, vector databases para embeddings.
• MLOps y Despliegue: Git, Azure DevOps/AWS CodePipeline, CI/CD para modelos ML, Docker, containerización de modelos.
• Cloud ML: Azure ML/AWS SageMaker, servicios de IA cloud, deployment escalable, optimización de costos.
• Visualización y Análisis: Tableau/Power BI para reportería de negocio.
• Ingles conversacional.

Deseables: NLP avanzado, experiencia en area de minería/industrial, conocimientos protocolos industriales como OPC, Automatizacion APC, etc..