¿Qué estamos buscando?

El ML Engineer funciona dentro de equipos que construyen productos fuertemente basados en inteligencia artificial, trabaja de manera conjunta con los Data Scientist y principalmente tiene como tarea escalar y robustecer modelos de inteligencia artificial para funcionar en sistemas de producción de software.

Puedes utilizar varios lenguajes de programación, aunque el más utilizado es Python. Dentro del ecosistema de Python para inteligencia artificial utilizarás frameworks y librerías (como scikit-learn, TensorFlow, etc) por lo que será muy importante que conozcas cómo funcionan y cómo aplicar los diferentes tipos de algoritmos de inteligencia artificial.

También es clave para este rol entender de estadística, probabilidad, cálculo y álgebra lineal aplicadas a ciencia de datos e inteligencia artificial.

Responsabilidades:

• Rediseñar y optimizar modelos existentes para mejorar su rendimiento y escalabilidad en entornos de nube.
• Afinar modelos de lenguaje de grandes dimensiones, asegurando su alineación con los objetivos específicos del negocio.
• Desplegar modelos en producción y asegurar su desempeño optimo.
• Trabajar estrechamente con equipos de data scientists, data developers y stakeholders del negocio para integrar soluciones de IA en la plataforma.

Funciones:

• Aplicar técnicas de optimización y escalado para mejorar la capacidad de procesamiento y reducir los costos operativos en plataformas de nube.
• Evaluar y rediseñar modelos de ML existentes para asegurar que cumplen con los estándares actuales de eficiencia y rendimiento.
• Gestionar el ciclo de vida completo de los modelos de ML, desde el desarrollo hasta la producción, incluyendo pruebas, despliegue y estabilización.

Retos:

• Asegurar que los modelos de ML, especialmente los LLMs, puedan escalar eficientemente en entornos de nube. Esto incluye gestionar los recursos de manera efectiva para manejar volúmenes de datos crecientes sin comprometer el rendimiento.
• Reducir los costos operativos asociados con el entrenamiento y despliegue de modelos complejos. Esto implica optimizar el uso de recursos en la nube, como la computación y el almacenamiento, y aplicar técnicas de modelado que minimicen los requerimientos de recursos sin sacrificar la calidad de los modelos.
• Integrar continuamente las últimas innovaciones en Gen AI y tecnologías de LLMs dentro de la infraestructura existente de la empresa. Esto requiere mantenerse al día con la investigación más reciente y adaptar las aplicaciones existentes para aprovechar las nuevas capacidades de manera efectiva

Perfiles que nos gustaría conocer:

• Lic. o Ing. en sistemas computacionales o carrera afín.
• Experiencia mínima de 2 años en desarrollo de lenguajes de programación preferentemente Phyton, Scala o Java con bases de programación sólidas.
• Experiencia mínima de 2 años productivizando modelos de ML
• Conocimientos de arquitectura de aplicaciones y computación distribuida.
• Conocimientos sobre Analítica de Datos y Machine Learning.
• Conocimientos de Integración continua: DevOps: GIT, Jenkins.
• Conocimientos de SQL Avanzado.

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Al integrarte a nuestro equipo podrías acceder a los siguientes beneficios:

· *Prestaciones bancarias superiores a las de la ley

· *Seguro de vida.

· *Vacaciones superiores.

· *Plan de jubilación.

· *Oportunidad de crecimiento.

· *Licencia parental extendida para madres y padres

· *Promociones exclusivas para empleados.

· *Préstamos exclusivos para empleados.

· * Membresía a deportivos.

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¡Y muchos más beneficios que harán mejor tu experiencia con nosotros!