Ingeniero de ML

Descripción

Resumen: Únete a ITRex como Ingeniero de ML para asumir la responsabilidad integral de las iniciativas de ML en una plataforma de transmisión en vivo y de interacción social a gran escala, diseñando e implementando funciones impulsadas por ML escalables. Aspectos destacados: 1. Oportunidad de liderar iniciativas de ML desde el descubrimiento hasta la implementación y la optimización 2. Entorno colaborativo y centrado en el producto con equipos multifuncionales 3. Cultura de apoyo que valora la apertura, la responsabilidad y el respaldo mutuo Sobre ITRex EL LUGAR ITRex \- Pioneros en IA que construyen sistemas que realmente funcionan en el mundo real, no solo en demostraciones. Somos más de 250 personas distribuidas entre Estados Unidos y Europa, creando soluciones para empresas como Procter \& Gamble y Shutterstock. Mantenemos la simplicidad, construimos correctamente y nos enfocamos en lo que funciona. LAS PERSONAS Somos el tipo de personas que no ignoran los mensajes en Slack, que intervienen para ayudar cuando te atasques con un problema y que ofrecen soluciones en lugar de culpar cuando algo sale mal. Creemos en la apertura, la responsabilidad y en tener el respaldo mutuo. Sin política de oficina, sin agendas ocultas \- simplemente personas que valoran hacer un buen trabajo juntas y apoyarse mutuamente para lograrlo. EL ROL Buscamos un **Ingeniero de ML** para unirse a una plataforma de transmisión en vivo y de interacción social a gran escala que impulsa múltiples aplicaciones móviles para citas, comunicación, videollamadas y transmisiones en vivo. Cada mes, esta plataforma ofrece más de 1.000 millones de minutos de sesiones de transmisión en vivo a usuarios de todo el mundo. Como Ingeniero de ML, asumirás la responsabilidad integral de las iniciativas de ML: desde el descubrimiento del problema y la definición de requisitos hasta el diseño de la solución, su implementación, despliegue y optimización posterior a la producción. Trabajarás estrechamente con los equipos de Producto, Ingeniería, Datos, DevOps y partes interesadas comerciales para diseñar e implementar funciones escalables impulsadas por ML que impacten directamente en la participación de los usuarios, la calidad de las coincidencias, las recomendaciones, la moderación y la experiencia general en la plataforma. **Tus responsabilidades** * Diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático para análisis predictivo, clasificación, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y otras tareas basadas en datos * Implementar canalizaciones de datos para ingesta, preprocesamiento, ingeniería de características y entrenamiento de modelos * Empaquetar modelos y aplicaciones de ML en contenedores mediante Docker para despliegues escalables y reproducibles * Implementar y mantener soluciones de ML en entornos en la nube (AWS/Snowflake) * Optimizar el rendimiento, la latencia y la utilización de recursos de los modelos para inferencia en tiempo real o por lotes * Supervisar y solucionar problemas de los modelos de ML en producción, garantizando su fiabilidad y robustez * Colaborar con los equipos de Producto, Ingeniería, Datos y partes interesadas comerciales para definir los requisitos del proyecto e integrar los modelos de ML en los sistemas de producción * Realizar evaluaciones rigurosas de los modelos utilizando métricas adecuadas para garantizar su rendimiento y equidad * Evaluar si el aprendizaje automático es necesario para un problema determinado o si en su lugar son más apropiados enfoques alternativos basados en reglas o estadísticos **Requisitos** **Habilidades técnicas** * 4 años o más de experiencia como Ingeniero de Software, con al menos 3 años en un rol de Ingeniero de ML * Conocimiento sólido de técnicas de aprendizaje automático, incluyendo aprendizaje supervisado y no supervisado, NLP, fundamentos de aprendizaje profundo y evaluación de modelos * Competencia en Python y marcos de ML como TensorFlow, PyTorch, Scikit\-Learn, Pandas y NumPy * Experiencia práctica empaquetando aplicaciones de ML en contenedores mediante Docker para despliegues escalables * Experiencia práctica con al menos un proveedor de servicios en la nube (AWS, GCP) * Amplia experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos y bases de datos SQL/NoSQL * Capacidad para descomponer problemas complejos en tareas bien estructuradas de ML * Habilidad para evaluar si el ML es el mejor enfoque o si una solución más simple (por ejemplo, reglas heurísticas o métodos estadísticos) sería más efectiva * Experiencia en depuración, optimización y mejora de modelos para rendimiento, eficiencia e interpretabilidad * Experiencia manteniendo flujos de trabajo de ML para garantizar su reproducibilidad, escalabilidad y eficiencia operativa **Habilidades comerciales y de colaboración** * Excelentes habilidades comunicativas, capaz de explicar conceptos de ML tanto a colegas técnicos como a partes interesadas no técnicas * Enfoque colaborativo y centrado en el producto dentro de entornos ágiles y multifuncionales * Mentalidad proactiva con un fuerte sentido de propiedad y capacidad para liderar tareas de ML de extremo a extremo, desde el descubrimiento y la experimentación hasta el despliegue y el soporte en producción * Experiencia trabajando estrechamente con los equipos de Producto, Ingeniería, Datos, DevOps y comerciales para alinear las soluciones técnicas con los objetivos comerciales * Mentalidad orientada al aprendizaje continuo, con conocimiento de las tendencias, herramientas y mejores prácticas actuales en ML/IA * Dominio del inglés a nivel intermedio alto o superior **Deseable** * Comprensión del impacto empresarial de los modelos de ML y cómo alinearlos con los objetivos organizacionales * Experiencia con almacenes de características (feature stores), registros de modelos y gestión del ciclo de vida de modelos de ML * Experiencia diseñando y desarrollando soluciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) * Experiencia práctica con herramientas de IA en flujos de trabajo de ML **Beneficios** Por qué la gente se queda **Primero, la base:** * **Flexibilidad remota**: Trabaja donde y cómo mejor te funcione \- confiamos en ti para cumplir * **Compensación justa**: Salario competitivo \+ beneficios relevantes (médico, formación) **Luego, el crecimiento:** * **Oportunidades de propiedad**: ¿Ves un problema que merece ser resuelto? Hazte cargo. Apoyamos los riesgos inteligentes, no la seguridad burocrática * **Potenciación mediante IA**: Utilizamos la IA para hacerte más rápido y más fuerte \- complementando tus capacidades, no reemplazándolas * **Inversión en aprendizaje**: Clases de inglés y desarrollo profesional * **Progresión profesional**: Trayectorias reales de ascenso, no solo movimientos laterales **Finalmente, las personas:** * **Compañeros receptivos**: Sin mensajes ignorados en Slack, sin actitudes de "no es mi problema" * **Cultura de apoyo**: Cuando te atasques, la gente te ayuda. Cuando algo falla, lo arreglamos juntos * **Conexiones humanas**: Reuniones periódicas, charlas técnicas y relaciones genuinas más allá del trabajo ¿Curioso? Nosotros también. ¡Hablemos