En Lovelytics sabemos que el verdadero valor de la Inteligencia Artificial no está solo en desarrollar y entrenar modelos, sino en llevarlos a producción y generar impacto real a través de soluciones escalables, confiables y eficientes .
Buscamos
En Lovelytics sabemos que el verdadero valor de la Inteligencia Artificial no está solo en desarrollar y entrenar modelos, sino en llevarlos a producción y generar impacto real a través de soluciones escalables, confiables y eficientes .
Buscamos ingenieras o ingenieros de Machine Learnin g para sumarse a nuestro equipo de Argentina . La posición es 100% remota .
Responsabilidades:
Un/a i ngeniero/a en Machine Learning se ocupa de llevar a producción los modelos que realizó un Data Scientist. En ese contexto, sus responsabilidades serán:
Participar en el desarrollo de estándares y de data analytics y machine learning, detectando posibilidades para optimizar procesos y capitalizar la información.
Implementar modelos analíticos como servicios en tecnologías como Azure, AWS.
Diseñar ciclos de CI/CD para procesos de analítica.




Diseñar estrategias de MLOps para la experimentación y el despliegue de modelos.
Definir estándares desarrollo para proyectos de analítica.
Gestionar MLOps para proyectos de analítica.
Diseñar y generar modelos de datos que permitan que la información extraída de una o varias fuentes tenga buena calidad de datos para así tener una mejor interpretación de resultados y poder tomar de decisiones

Requisitos
Un año (o más) de experiencia con prácticas de MLOps.
Conocimiento modelado estadístico.
Conocimiento en minería de datos.
Python, R (excluyente).
SQL, Docker y Shell Scripting (deseable).
Inglés intermedio (oral y escrito)
Conocimiento en estrategias de despliegue de modelos en plataformas de computación en la nube (Azure, AWS, Databricks).

Ventajas de trabajar en Lovelytics:
Queremos que nuestros equipos crezcan, por eso, diseñamos un paquete de ventajas pensando en el b

📌 Ingenieros/as En Machine Learning Buenos Aires
🏢 Lovelytics
📍 Buenos Aires