Machine Learning Engineer Sr - Mexico City - multiplica

    multiplica
    multiplica Mexico City

    hace 4 días

    Default job background
    De jornada completa
    Descripción

    En Multiplica Talent, tenemos una oportunidad innovadora para ti.

    Buscamos a un Machine Learning Engineer Sr que esté listo para impulsar su carrera en Machine Learning. Si te apasiona construir soluciones complejas y avanzadas utilizando técnicas de aprendizaje automático y quieres trabajar en un entorno colaborativo e innovador, queremos conocerte.

    Responsabilidades

    • Diseñar, desarrollar e implementar pipelines de Machine Learning escalables y eficientes.
    • Construir sistemas distribuidos y microservicios en Python con Docker/Kubernetes.
    • Automatizar flujos de datos y entrenamiento de modelos con Apache Airflow.
    • Desplegar modelos en producción y gestionar experimentos con MLflow (deseable).
    • Procesar grandes volúmenes de datos con Spark y Pandas.
    • APLICAR MODELOS ESTADÍSTICOS, SERIES DE TIEMPO Y TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN.
    • Colaborar con equipos de ingeniería, datos y negocio para integrar soluciones de Machine Learning.
    • Generar visualizaciones de datos con herramientas como Power BI, Tableau, Looker o Qlik.
    • Comunicar hallazgos técnicos a públicos no especializados.
    • Trabajar con flujos en tiempo real utilizando Kafka.
    • Participar en iniciativas relacionadas con riesgo crediticio y fraude.
    • Usar infraestructura en la nube, preferentemente Azure.

    Requisitos

    • Experiencia: Licenciatura en carreras afines a Ingeniería en Sistemas, Computación, Matemáticas, Estadística, Actuaría, Ciencia de Datos o Inteligencia Artificial.
    • Mínimo 5 años de experiencia en Machine Learning.
    • Experiencia en desarrollo de pipelines y microservicios.

    Conocimientos técnicos

    • Machine Learning: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
    • Bases de datos: SQL y NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Redis).
    • Procesamiento de datos: Spark, Pandas.
    • MLOps: MLflow (deseable).
    • Orquestación: Apache Airflow.
    • Tiempo real: Kafka.
    • DevOps: Docker, Kubernetes.
    • Cloud: Azure.
    • Visualización: Power BI, Tableau, Looker, Qlik.

    Beneficios

    • Beneficios de ley y superiores.
    • Días de vacaciones adicionales.
    • Beneficios de salud.
    • Trabajo bajo objetivos y flexibilidad de horario.
    • Oportunidad de crecimiento.
    • Aprendizaje continuo: acceso gratuito a cursos.


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