ML Engineer | Agritech (Victoria)

ML Engineer | Agritech (Victoria)

30 sep
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Universidad de San Andres
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Victoria

30 sep

Universidad de San Andres

Victoria

ML Engineer para modelado predictivo de rendimiento agrícola

Universidad de San Andrés > Departamento de Ingeniería > Centro de Innovación Tecnológica·

Ubicación: Victoria, Buenos Aires. Posibilidad de teletrabajo.

Modalidad: Part-time

Duración: 6 meses con posibilidad de continuidad · Inicio: Octubre 2026

Desde el Centro de Innovación Tecnológica de la Universidad de San Andrés, buscamos un/a ML Engineer para liderar el desarrollo técnico de un proyecto de investigación aplicada junto a un grupo de empresas líderes del sector agropecuario argentino: predecir el rendimiento de cultivos extensivos combinando datos productivos de campo con información climática, satelital y de suelo.

Es un problema de datos antes que de modelos. Información generada por maquinaria en condiciones reales, múltiples orígenes, escalas espaciales y temporales distintas. La primera mitad del trabajo es construir una base confiable y trazable; la segunda, modelar sobre ella con algoritmos de aprendizaje supervisado.
- Diseñar el esquema de datos y los pipelines de ingesta,



limpieza y QA/QC para fuentes heterogéneas en formato, unidades y calidad.
- Estandarizar espacialmente la información georreferenciada e integrarla con datos climáticos, satelitales y de suelo, construyendo un repositorio de variables derivadas versionado y documentado.
- Desarrollar modelos de predicción de rendimiento para distintos momentos del ciclo del cultivo, con salida probabilística.
- Definir baselines y protocolos de evaluación rigurosos (validación temporal y espacial) y documentar todo con estándar científico.
- Grado o posgrado en Cs. de la Computación, Ingeniería, Matemática, Física, Estadística o afines.
- Experiencia llevando proyectos de ML de punta a punta: de datos crudos y desordenados a modelos evaluados con rigor. Criterio y autonomía.
- Python (pandas, scikit-learn, gradient boosting, PyTorch) y SQL.
- Pipelines reproducibles y versionados, y buenas prácticas de ingeniería.
- Criterio esta

📌 ML Engineer | Agritech (Victoria)
🏢 Universidad de San Andres
📍 Victoria

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