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description: "Serás un colaborador clave dentro del área de Data Science e IA de una importante empresa de Software, aportando tu experiencia y ayudando a desarrollar y mejorar las mejores prácticas del equipo."
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# Machine Learning Engineer Senior | Búsquedas laborales IT | Solutix

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Búsquedas laborales

## Machine Learning Engineer Senior

### **Perfil de la Posición**

Estamos buscando un/a **Machine Learning Engineer Senior** para liderar el ciclo de vida completo de soluciones de IA. El perfil ideal combina un **dominio técnico avanzado** en modelos predictivos con la **capacidad estratégica** de escalar soluciones a producción en entornos de alta complejidad. Buscamos a alguien capaz de transformar datos brutos en activos de negocio mediante modelos robustos, escalables y mantenibles.

### **Responsabilidades Principales**

- **Arquitectura de ML:** Diseñar, desarrollar y desplegar modelos de machine learning en entornos de producción a gran escala.

- **Ciclo de Vida (End-to-End):** Liderar el proceso desde la ingesta de datos y feature engineering hasta el entrenamiento, validación y monitoreo de modelos.

- **MLOps y Escalabilidad:** Implementar y optimizar pipelines de MLOps para garantizar la reproducibilidad, el versionado y la eficiencia en el despliegue.

- **Colaboración Técnica:** Trabajar codo a codo con equipos de Data Engineering y Software Engineering para integrar modelos en productos finales.

- **Mentoria:** Impulsar el crecimiento técnico del equipo, estableciendo estándares de calidad y mejores prácticas en el desarrollo de IA.

- **Optimización:** Investigar y aplicar el estado del arte en algoritmos para resolver problemas críticos de negocio.

### **Requisitos Excluyentes**

- **Experiencia:** +5 años en roles de **Machine Learning Engineering** o Data Science con foco en producción.

- **Stack Tecnológico:** Dominio avanzado de **Python** y sus librerías científicas (Pandas, NumPy, Scikit-Learn).

- **Deep Learning:** Experiencia sólida con frameworks como **PyTorch o TensorFlow/Keras**.

- **Cloud & Infraestructura:** Experiencia práctica en entornos cloud (**AWS, GCP o Azure**) utilizando servicios nativos de ML (ej. SageMaker, Vertex AI).

- **Ingeniería de Software:** Sólidos conocimientos en **SQL**, diseño de APIs para servir modelos y principios de arquitectura de software.

- **MLOps:** Manejo fluido de herramientas de versionado y monitoreo de modelos (MLflow, Kubeflow, Weights & Biases o similares).

- **Control de Versiones:** Dominio avanzado de **Git y flujos de trabajo en GitHub/GitLab**.

### **Deseable (Plus)**

- **Big Data:** Experiencia con tecnologías de procesamiento distribuido (Apache Spark, Databricks).

- **Contenerización:** Dominio de **Docker y Kubernetes** aplicados al despliegue de modelos.

- **Optimización:** Experiencia en técnicas de **model quantization o pruning** para optimizar el rendimiento en producción.

- **Soft Skills:** Capacidad demostrada para traducir problemas de negocio ambiguos en requerimientos técnicos claros.

- **Comunidad:** Participación activa en la comunidad de IA, conferencias o publicaciones técnicas.

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