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Modalidad: 100% Remoto – Internacional / EE.UU

Equipo actual: 15 personas

Sobre la empresa

Somos una startup tecnológica de EE.UU. en etapa seed, con una misión clara: empoderar a cualquier persona para crear software usando herramientas no-code potenciadas por IA. Nuestro objetivo es hacer el desarrollo de software más accesible, veloz e intuitivo para todos. Nuestro equipo es 100% remoto, liviano y enfocado en resultados. Valoramos la intensidad, la autonomía y el impacto.

¿Qué harás?

- Optimizar la inferencia de voz basada en transformers para lograr una latencia ultra baja
- Afinar modelos para la comprensión y síntesis de emociones
- Analizar y reducir cuellos de botella en flujos de trabajo de ML en tiempo real
- Diseñar y construir SDKs para integrar voz en aplicaciones de consumo
- Colaborar con los fundadores en arquitectura y feedback de clientes
- Responsabilizarse del sistema de ML de principio a fin (desde el diseño del modelo hasta el despliegue en infraestructura)

Stack Tecnológico

- PyTorch
- CUDA
- vLLM
- SGLang
- Streaming
- Docker
- Kubernetes

Requisitos

Haber trabajado previamente en startups de EE.UU. o empresas multinacionales
Sólida experiencia trabajando en entornos remotos
Buen nivel de inglés (avanzado/nativo)
Autonomía, mentalidad product-first y foco en resultados

¿Por qué sumarte?

- Trabajar codo a codo con los fundadores en un equipo pequeño e intenso (4 personas).
- Trayectoria inicial sólida con pipelines líderes en IA para consumidores.
- Rol fundamental : ser dueño de la infraestructura de ML desde el primer día.
- Producto de alto impacto que está reinventando la interacción por voz.





Proceso de selección

- Screening with CTO (30 min)
- Tech interview with co‑founder + take‑home ML task
- 3-day paid work tria

Data Analyst (Machine Learning)

Esta posición es adecuado para personas analíticas, curiosas y orientadas a los datos, que disfruten trabajar con grandes volúmenes de información de consumidores y retail. El rol combina el trabajo técnico con una mirada de negocio: vas a transformar datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras que ayuden a tomar decisiones.

Buscamos a alguien con buenos conocimientos de SQL y Python, atención al detalle y facilidad para entender datos y explicar resultados técnicos de forma clara a distintos equipos en inglés.

La posición está abierta a distintos niveles de experiencia, desde recién graduados con una sólida formación cuantitativa hasta profesionales con experiencia que quieran seguir desarrollando sus habilidades técnicas en análisis y manipulación de datos.

Crear, optimizar y ejecutar consultas en SQL para extraer información de bases de datos relacionales y data warehouses en la nube.

Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning, predictivos o estadísticos para identificar patrones de comportamiento de los consumidores y proyectar tendencias.





Transformar y agrupar datos transaccionales o de panel para calcular métricas de negocio como penetración de hogares, market share y tendencias de compra.

Crear y mantener tablas y vistas de datos organizadas que alimenten reportes recurrentes y dashboards.

Revisar resultados, realizar auditorías de datos y validar la lógica utilizada para asegurar la calidad y precisión de la información.

Utilizar filtros y lógica condicional para segmentar datos y analizar grupos específicos.

Limpiar, procesar y categorizar datos de texto no estructurados o semiestructurados.

Convertir estructuras de datos y resultados técnicos en resúmenes claros, bullet points o tablas para equipos y stakeholders de habla inglesa.

Requerimientos

Entre 0 y 4 años de experiencia en Data Analysis, Business Analytics o roles similares. También consideramos perfiles junior con cursos relevantes, proyectos personales de datos o experiencia en prácticas, así como profesionales con experiencia trabajando con bases de datos y análisis de negocio.

Inglés avanzado, tanto escrito como hablado.

Conocimientos básicos a intermedios de SQL, incluyendo JOINs, agregaciones y lógica condicional con CASE WHEN.

Experiencia utilizando Python para limpieza, manipulación y procesamiento de datos, con buen manejo de pandas para transformaciones de datos.

Familiaridad con librerías como scikit-learn o statsmodels para desarrollar y evaluar modelos predictivos o estadísticos.

Experiencia trabajando con datos de texto: limpieza, procesamiento, filtros y búsqueda de patrones dentro de strings.

Buen entendimiento de bases de datos relacio

📌 Remote Ai/Ml Engineer — Production-Grade Ai Solutions (Rosario)
🏢 FullStack
📍 Rosario