Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático

Descripción

Resumen: Buscamos a un Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático para diseñar, construir e implementar sistemas de ML de alto rendimiento, abarcando todo el ciclo de vida del ML, desde el procesamiento de datos hasta la implementación de modelos. Aspectos destacados: 1. Diseñar, construir e implementar sistemas de aprendizaje automático de alto rendimiento 2. Trabajar en todo el ciclo de vida del ML con un conjunto híbrido de habilidades 3. Centrarse en ingeniería de software de calidad productiva y en un conocimiento profundo del aprendizaje automático ### **Acerca de Fusemachines** Fusemachines es un proveedor líder de servicios estratégicos, de talento y educativos en inteligencia artificial. Fundada por Sameer Maskey, Ph.D., profesor adjunto asociado de la Universidad de Columbia, Fusemachines tiene como misión principal democratizar la IA. Con presencia en 4 países (Nepal, Estados Unidos, Canadá y República Dominicana) y más de 450 empleados a tiempo completo, Fusemachines aporta experiencia global en IA para transformar empresas en todo el mundo. Fundada en 2013, Fusemachines es un proveedor global de productos y servicios empresariales de IA, con una misión de democratizar la IA. Mediante su plataforma propietaria AI Studio y sus motores de IA, la empresa impulsa la transformación empresarial en IA de sus clientes, independientemente de su etapa actual en sus trayectorias digitales de IA. Con oficinas en Norteamérica, Asia y América Latina, Fusemachines ofrece un conjunto integral de soluciones empresariales de IA y servicios especializados que permiten a organizaciones de cualquier tamaño implementar y escalar IA. Fusemachines atiende a empresas de sectores como comercio minorista, manufactura y sector público. Fusemachines continúa impulsando activamente su misión de democratizar la IA para las masas mediante la provisión de educación de alta calidad en IA en comunidades desatendidas y ayudando a las organizaciones a alcanzar su máximo potencial con IA. **Tipo: Remoto, a tiempo completo** **Descripción general del puesto** Estamos contratando a un **Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático** para diseñar, construir e implementar sistemas de aprendizaje automático de alto rendimiento que impulsen nuestra pila tecnológica. Trabajarás en todo el ciclo de vida del ML: desde el procesamiento de volúmenes masivos de datos hasta el desarrollo y la implementación de modelos de baja latencia. Debes poseer un sólido conjunto híbrido de habilidades: experiencia profunda en aprendizaje automático aplicado combinada con competencias de ingeniería de software de calidad productiva. No te limitarás a construir modelos en notebooks; escribirás código escalable y listo para producción, diseñarás APIs de inferencia en tiempo real y garantizarás que tus sistemas cumplan rigurosos requisitos de latencia y alto rendimiento. **Responsabilidades clave** Escalabilidad de la ingeniería de datos y de las canalizaciones de características * Procesar y extraer características de conjuntos de datos masivos y altamente dispersos (terabytes/petabytes de datos de bidstream y eventos de usuarios) mediante SQL, Python y marcos de computación distribuida (por ejemplo, Spark, Ray). * Diseñar canalizaciones de características fuera de línea y en línea. Gestionar el cálculo en tiempo real de características y almacenes de características de baja latencia, asegurando la ausencia total de desviaciones entre entornos en línea y fuera de línea. * Realizar análisis rigurosos de valores faltantes, verificaciones de filtraciones y manejo seguro de variables categóricas de alta cardinalidad. Desarrollo central de ML y aprendizaje profundo * Entrenar, ajustar y escalar modelos de aprendizaje supervisado, utilizando técnicas avanzadas de boosting por gradiente (XGBoost, LightGBM, CatBoost) y máquinas de factorización. * Diseñar e implementar arquitecturas de aprendizaje profundo para datos estructurados o de recomendación mediante PyTorch o TensorFlow. * Aplicar prácticas rigurosas de modelado tabular: prevención meticulosa de filtraciones, estrategias para el desequilibrio de clases y validación cruzada robusta sobre datos divididos temporalmente. Producción, MLOps e ingeniería de sistemas * Escribir código limpio, orientado a objetos y modular para producción. Transferir modelos desde entornos de investigación en Python a entornos de servicio de alto rendimiento (empaquetado con ONNX, TensorRT, etc.). * Diseñar y mantener canalizaciones robustas de MLOps: reentrenamiento automatizado de modelos, control de versiones, implementaciones en sombra y CI/CD para aprendizaje automático. * Supervisar en tiempo real los modelos en producción para detectar deriva de datos, deriva conceptual y degradación del rendimiento, implementando mecanismos automáticos de alerta y respaldo. Evaluación y experimentación * Diseñar pruebas rigurosas A/B y multivariantes para medir el incremento real en los indicadores comerciales derivado de los modelos de ML. * Elegir métricas adecuadas fuera de línea (PR-AUC, entropía normalizada / LogLoss, calibración, lift) y vincularlas con los KPI comerciales en línea. **Qué significa el éxito en este puesto** * Entregas modelos que funcionan bien y mejoran los indicadores comerciales (incremento de ingresos, reducción de costos, reducción de riesgos, mejora de la precisión de las previsiones, eficiencia operativa). * Tu trabajo es reproducible y consciente de los requisitos productivos: trazabilidad clara de los datos, evaluación robusta y un camino creíble hacia la implementación y supervisión. * Los interesados confían en tu criterio para seleccionar métodos y comunicar honestamente la incertidumbre. **Cualificaciones requeridas** * Experiencia de **5–8+ años** como Ingeniero de Aprendizaje Automático o Ingeniero de Software centrado en sistemas de ML, preferiblemente en tecnología publicitaria (Ad Tech), tecnología de marketing (MarTech) o sistemas de recomendación a gran escala. * **Habilidades de ingeniería productiva:** fundamentos sólidos de ingeniería de software (POO, estructuras de datos, diseño de algoritmos). Dominio experto de Python y alta competencia en un lenguaje compilado o de alto rendimiento (por ejemplo, C++, Java, Scala, Go o Rust). * **Sistemas y servicio de ML:** experiencia profunda en la implementación de modelos de aprendizaje automático en entornos productivos altamente concurrentes y de baja latencia (APIs, microservicios, Triton Inference Server, contenedores personalizados). * **Computación distribuida:** experiencia práctica en procesamiento de big data (Apache Spark, Kafka, Flink) y consultas SQL complejas. * **ML central y aprendizaje profundo:** historial comprobado de entrega tanto de modelos basados en árboles como de redes neuronales (PyTorch/TensorFlow) a producción. * **Estadística y experimentación:** comprensión sólida de estadística, pruebas de hipótesis y diseño riguroso de experimentos A/B. **Deseable** * **Desarrollo agente / IA generativa:** experiencia en el diseño de flujos de trabajo agentes o en la utilización de modelos de lenguaje grande (LLM) para automatizar la generación de creatividades publicitarias, herramientas de copiloto de campañas o flujos de trabajo internos de desarrollo de ML (IDE asistidos por IA, agentes de código). *Fusemachines es un empleador que promueve la igualdad de oportunidades, comprometido con la diversidad y la inclusión. Todos los candidatos calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción por raza, color, religión, sexo, orientación sexual, identidad de género, origen nacional, discapacidad u otra característica protegida por las leyes federales, estatales o locales aplicables.* KL9WWNyKXv