No solo buscamos talento, buscamos mentes curiosas que disfruten aprender y transformar el futuro.

Somos tech, somos exigentes y sí, vamos rápido. Pero nadie compite solo. Trabajamos en equipo y si buscas retos que te saquen de la zona cómoda (porque ahí no crece nadie), estás en el lugar correcto. Aquí aprenderás con expertos, participarás en proyectos de alto impacto y estarás siempre un paso adelante en tecnología.

DESCRIPCIÓN DE LA VACANTE

• Capacitación constante en las últimas herramientas tecnológicas analíticas.

• Capacidad para garantizar el uso y aplicación de estas herramientas en los proyectos en los que participe.

• Alto nivel de atención al detalle y pensamiento analítico.

• Enfoque al cliente.

• Capacidad de establecer prioridades y trabajar con autosuficiencia.

• Administración de procesos.

• Manejo de conflictos.

• Compostura y autoconocimiento.

• Resolución de problemas y toma de decisiones.

• Habilidades de comunicación técnica para colaborar con diferentes perfiles técnicos.

Responsabilidades principales

• Generar las diferentes fases de desarrollo de modelos de Machine Learning.

• Identificar, mapear, extraer, procesar y documentar los inputs de los modelos:

  • fuentes de datos

  • formatos

  • frecuencia

• Aplicar metodologías de validación de datos y pruebas de consistencia.

• Realizar análisis exploratorio, procesamiento y preparación de los datos a utilizar.

• Ejecutar experimentación y entrenamiento de modelos, evaluando los resultados para seleccionar el modelo ganador.

• Generar validaciones sobre la consistencia del performance del modelo:

  • cross validation

  • backtesting

• Desarrollar monitoreo de performance del modelo, data drift y métricas de negocio.

• Colaborar con el Ingeniero de Machine Learning / MLOps en la preparación de los modelos para su despliegue en producción.

• Generar documentación clara y reutilizable que facilite el mantenimiento futuro de los modelos.

• Migrar modelos entrenados por el equipo de ciencia de datos a una plataforma analítica de modelos en GCP.

Conocimientos técnicos requeridos

• Python para Machine Learning, nivel avanzado.

• SQL, nivel intermedio.

• Git, nivel básico.

• Plataforma en nube para ML:

  • GCP: Vertex AI / BigQuery

  • o AWS: SageMaker

Conocimiento práctico en

• Entrenamiento de modelos de Machine Learning:

  • clasificación

  • regresión

  • clustering

• Estadística:

  • probabilidad

  • distribuciones

• Uso de notebooks de Jupyter.

• Preparación de modelos para producción.

• Buenas prácticas de reproducibilidad y versionamiento.

• Buenas prácticas para construcción de consultas de datos.

¿Qué tenemos para ti?

• Apoyamos tu crecimiento personal y profesional con planes de desarrollo individual, donde tu eres dueñ@ de tu carrera y hasta dónde quieres llegar.

• Días de descanso superiores a los de la ley: No es necesario esperar un año para disfrutar de tus días de vacaiones, además de días adicionales por tipos de eventos especiales y festividades.

• Beneficios económicos adicionales a tu salario: Vales de despensa, fondo de ahorro, bolsa de capacitación, bono de bienestar, convenios y descuentos.

• Apoyo emocional, queremos tu estabilidad en salud fisica y mental, por ello tenemos diversos beneficios que cubren aspectos de equilibrio personal para ti y salud para tu familia. ¡Queremos cuidar de ti y los tuyos!

Aquí hay espacio para gente buena… como tú, ¡Queremos conocerte!