Postúlate en Kit Empleo: kitempleo.com.ar/empleo/q069k

Como Machine Learning Engineer, vas a desarrollar y llevar a producción modelos de machine learning robustos, escalables y monitoreables. Vas a transformar los resultados de la ciencia de datos en soluciones funcionales y de alto impacto para áreas de negocio como riesgo, marketing, etc.

¿Cómo sería tu día a día?

Responsabilidades

- Entrenar modelos de machine learning para casos de uso como clasificación, regresión, detección de anomalías, sistemas de recomendación, entre otros.
- Crear y mantener pipelines automáticos de entrenamiento, versionado y despliegue de modelos.
- Implementar CI/CD para desarrollo de soluciones basadas en ML.
- Gestión de ramas en VCS, garantizando la mantenibilidad de los desarrollos.
- Implementar un framework de trabajo. Ej. Kedro, CookieCutter, etc, para estandarizar los proyectos DS.
- Implementar modelos en producción utilizando herramientas como TensorFlow, PyTorch, Docker, Kubernetes y MLflow, asegurando eficiencia y baja latencia.
- Monitorear el performance de los modelos desplegados, detectando concept drift y gestionando su reentrenamiento cuando sea necesario.
- Implementar métricas e indicadores de performance (precisión, recall, F1 score, etc.) y generar alertas ante deterioros en el rendimiento.
- Colaborar con Data Scientists, Data Engineers, Data Analyst, Seguridad-IT, Arquitectura y Product Managers, entre otros.



Para asegurar alineación técnica y de negocio en las soluciones implementadas.
- Implementar MLOps y participar en la mejora continua, contribuyendo a la escalabilidad del ecosistema de machine learning de la compañía.

Requisitos

- Formación en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Ingeniería Electrónica o carreras afines.
- Experiencia mínima de 3 años desarrollando e implementando modelos de ML en producción.
- Sólidos conocimientos en bibliotecas y frameworks de ML (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch).
- Experiencia con pipelines de datos y orquestadores como Airflow y Spark.
- Experiencia en MLOps y DevOps: contenedores (Docker), Kubernetes, MLflow, APIs y microservicios.
- Dominio de Python y buen manejo de SQL.
- Experiencia previa en arquitectura en AWS (Databricks es un plus).
- Deseable experiencia en fintech, e-commerce o industrias tecnológicas.

Ventajas

- Semana adicional de vacaciones.
- Día Credicuotas: un día libre extra.
- Licencias extendidas por maternidad y paternidad.

Fintech especializada en brindar préstamos personales, estamos buscando un/a Machine Learning Engineer que quiera sumarse a nuestro Centro de Excelencia para potenciar el uso de Machine Learning, aplicando estándares y mejores prácticas de mercado, generando impacto cuantitativo y relevante al negocio.

#J-18808-Ljbffr

Postúlate en Kit Empleo: kitempleo.com.ar/empleo/q069k

📌 Senior IA/ML Engineer (Buenos Aires)
🏢 iTalent Connection
📍 Buenos Aires