Machine Learning Engineer

Buscamos un/aDesplácese hacia abajo para obtener una visión general completa de lo que requerirá este trabajo. ¿Es usted el candidato adecuado para esta oportunidad? Data Scientist / ML Engineercon sólida experiencia en IA tradicional para incorporarse a un equipo de datos en expansión. La persona seleccionada será responsable dediseñar, entrenar y poner en producciónmodelos predictivos orientados apricing dinámico, personalización de oferta y forecast de demanda en entornos retail de alto volumen. El rol requieredominio del ciclo completo de un modelo : desde el análisis exploratorio y la ingeniería de features hasta el despliegue en producción mediante pipelines de CI/CD, garantizando que los outputs lleguen a los sistemas de negocio en tiempo y forma. Responsabilidades principales:Diseñoyentrenamientodemodelos de regresiónparaforecast de demandayelasticidad de precio.Desarrollo declasificadores(churn, propensión a compra, detección de anomalías en stock).Construcción desistemas de recomendación(collaborative filtering, content-based, híbridos) para personalización de oferta SKU-cliente.Gestión delciclo de vida de modelos : versionado, retraining periódico y monitorización de drift.Integración enpipelines de CI/CD(Git Hub Actions, Git Lab CI o similar): testing, validación automática y promoción a producción.Monitorización demétricas de negocioymétricas técnicas(RMSE, AUC, ) post-despliegue.Traducción derequisitos de negocio(pricing managers, category managers) en problemas formales de ML.Documentación clarade metodología, decisiones de modelado y resultados para audiencias técnicas y no técnicas.Participación encode reviewsy en la definición de estándares del equipo de datos. Requisitos imprescindibles:5+ años de experienciaen roles de Data Science o ML en entornos productivos.Dominio dePython científico(pandas, scikit-learn, numpy).SQL avanzado.Modelos: Regresión(lineal, Ridge, Lasso, XGBoost/Light GBM),clasificadores(RF, GBM, logística),sistemas de recomendación.CI/CD:Conocimiento general de pipelines de integración continua; experiencia empaquetando modelos con Docker y desplegando vía Git Hub Actions, Git Lab CI o similar.Experiencia conherramientas de tracking de experimentos : MLflow, W&B o similar.Capacidad de comunicar resultados de modelos a stakeholders no técnicosValorables:Experiencia enretail ,travel ,e-commerceoindustrias con pricing dinámico.Conocimiento deframeworks de orquestación de datos(Airflow, Prefect).Familiaridad con plataformascloud : GCP (Big Query, Vertex AI), AWS (Sage Maker) o Azure ML.Experiencia confeature stores(Feast, Tecton) o arquitecturas de datos entiempo real(Kafka, Flink). xqbhyrxConocimientos deA/B testingyexperimentación onlinepara validación de modelos en producción.

5+ años de experienciaen roles de Data Science o ML en entornos productivos. Dominio dePython científico(pandas, scikit-learn, numpy).SQL avanzado. Modelos: Regresión(lineal, Ridge, Lasso, XGBoost/Light GBM),clasificadores(RF, GBM, logística),sistemas de recomendación. CI/CD:Conocimiento general de pipelines de integración continua; experiencia empaquetando modelos con Docker y desplegando vía Git Hub Actions, Git Lab CI o similar. Experiencia conherramientas de tracking de experimentos : MLflow, W&B o similar. Capacidad de comunicar resultados de modelos a stakeholders no técnicosValorables: Experiencia enretail ,travel ,e-commerceoindustrias con pricing dinámico. Conocimiento deframeworks de orquestación de datos(Airflow, Prefect). Familiaridad con plataformascloud : GCP (Big Query, Vertex AI), AWS (Sage Maker) o Azure ML. Experiencia confeature stores(Feast, Tecton) o arquitecturas de datos entiempo real(Kafka, Flink). xqbhyrx Conocimientos deA/B testingyexperimentación onlinepara validación de modelos en producción.