¿Qué hace la compañía? Reconocida software factory de Venezuela que se destaca en el desarrollo de software para el sector retail. Su equipo crea soluciones innovadoras y en la nube que optimizan procesos comerciales y operativos para negocios de diferentes tamaños en toda Latinoamérica. Su trabajo abarca ERP, SCM, cloud, soporte técnico, business intelligence, SaaS, IA y servicios exclusivos sobre AWS. Su plataforma principal incorpora capacidades de IA y modelos de machine learning para generar inferencias y mejorar la toma de decisiones de diversos comercios, además de la integración con reconocidas plataformas virtuales de pago. La compañía se encuentra presente en Buenos Aires y planea expandirse próximamente a otros países de la región. ¿Qué necesitás para ser parte del equipo? A nivel personal: Capacidad de pensar como investigador (curiosidad, hipótesis, experimentos) pero ejecutar como ingeniero de producto (plazos, impacto, trade\-offs). Comunicación clara: capaz de explicar decisiones técnicas a founders, negocio y equipo no técnico. Alto nivel de autonomía y responsabilidad: este no es un rol “con instrucciones detalladas”, sino un rol que define qué hay que hacer y cómo. A nivel técnico: Contar con \+ de 6 años de experiencia trabajando con Machine Learning en entornos reales, con varios modelos puestos en producción. Experiencia demostrable liderando proyectos de ML de extremo a extremo. Python avanzado: ecosistema de ciencia de datos y ML (pandas, numpy, scikit\-learn, PyTorch o TensorFlow). Experiencia sólida en al menos dos de estos dominios: + Forecasting / series de tiempo. + Modelos de recomendación / propensión / churn. + Sistemas de búsqueda y RAG (embeddings, vector search). MLOps: + Contenedores (Docker), CI/CD, experiment tracking (MLflow, Weights \& Biases u otros). + Experiencia en servir modelos en producción (APIs, batch, streaming). Cloud: + Experiencia real en AWS (Lambda, ECS/EKS, S3, CloudWatch, etc.) Datos: + Confort trabajando con bases de datos relacionales y no relacionales (SQL, MongoDB/Atlas, Redis, etc.). Será un plus contar con: Experiencia en retail, e\-commerce o fintech. Participación en open source, publicaciones académicas o charlas técnicas (meetups, conferencias, papers aplicados). Experiencia con: + Toolkits de LLM/RAG (LangChain, LlamaIndex o similares). + Herramientas de orquestación de datos (Airflow, dbt) y/o monitoreo de calidad de datos. + Optimización de inferencia en GPU/CPU (ONNX, TensorRT, vLLM, quantization, etc.). ¿Qué vas a hacer? Como Machine Learning Specialist deberás: El/La Machine Learning Specialist será una de las figuras clave del equipo, trabajando cerca de los founders y definiendo la hoja de ruta de IA junto a producto y tecnología. Tendrás las responsabilidades de: Diseñar la arquitectura de modelos de Machine Learning de punta a punta: desde el diseño del dataset hasta el deployment y monitoreo en producción. Definir estándares técnicos de IA/ML dentro de la AI Factory (calidad de código, revisión de modelos, versionado, ML governance). Liderar el diseño e implementación de: + Modelos de forecasting de demanda e inventario (SCM). + Modelos de segmentación, propensión, recomendación y churn (CRM). + Arquitecturas RAG que consuman los vectores generados en el POS y otros módulos de Melé. Elegir las familias de modelos correctas en función de impacto, coste y mantenibilidad. MLOps y escalabilidad. Trabajar con el equipo para garantizar pipelines robustos de entrenamiento e inferencia en AWS (Docker, CI/CD, monitoreo de modelos, retraining). Optimizar latencia, coste y confiabilidad de los modelos en producción (quantization, distillation, caching, diseño de endpoints). Mentoría y multiplicador Elevar el nivel del equipo de IA: mentoring, code review, diseño de experimentos, buenas prácticas de investigación aplicada. Colaborar con los full\-stack engineers para integrar los modelos de forma limpia en el POS, ERP, CRM y otros servicios. Traducir objetivos de negocio (mejorar conversión, reducir stockouts, aumentar margen, etc.) a problemas de ML bien formulados. Trabajar con founders y producto para priorizar proyectos de IA según impacto y esfuerzo. ¿Cuál es el desafío de la posición? Como Machine Learning Specialist, el desafío de la posición será diseñar, liderar y escalar la capa de inteligencia del principal producto: modelos de Machine Learning y arquitecturas de IA (incluyendo RAG y modelos de forecasting) que conviertan los datos vectorizados del POS en decisiones de negocio de alto impacto para miles de comercios en Latinoamérica. Este rol no es de “apagar incendios”: es un puesto de alto nivel, con ownership extremo, donde se espera que la persona multiplique por 10 la productividad del equipo de IA, combinando visión técnica, criterio de producto y capacidad de ejecución. ¿Qué se espera en tus primeros meses en la empresa? Lo que se espera de él/la Machine Learning Specialist en sus primeros meses: Primeros 90 días Diseñar y liderar al menos un proyecto de ML de punta a punta (por ejemplo, forecasting de demanda o segmentación CRM) con dataset definido, pipeline de entrenamiento reproducible y primeras métricas internas. Proponer y dejar acordada una hoja de ruta de modelos prioritarios para los próximos 6–12 meses. Introducir mejoras claras en la forma en que el equipo arma experimentos y mide impacto. Primeros 180 días Al menos un modelo clave en producción (CRM o SCM) con impacto observable en el negocio. Estándares de ML internos claros: guidelines de modelado, tracking de experimentos, esquema de monitoreo de modelos en operación. Equipo de IA notablemente más fuerte gracias a su mentoring, procesos y decisiones técnicas. ¿Cuándo y dónde trabajarás? Trabajarás bajo relación contractor en un esquema híbrido, con dos días de home office y tres de presencialidad en oficinas de Palermo Soho, CABA. El horario es de lunes a viernes de 9:00 a 18:00hs. Se respetarán los feriados de Argentina. ¿Con qué herramientas trabajarás? Trabajarás con AWS, Python, ML, Terraform, LLMS, Java, C, Angular, IA. ¿Con quién trabajarás? Trabajarás en un equipo intercultural conformado por más de 20 full\-stack engineers, 2 machine learning engineers y data scientists. ¿Qué ofrecen? Modalidad contractor con pago de salario 100% en USD. Tres semanas de vacaciones. Feriados nacionales. Oportunidad real de crecer hacia Tech Lead de IA o Head of Machine Learning a medida que el equipo se expande. ¿De qué fases consta el proceso de selección? Tendrás una primera instancia con nuestra recruiter, Rocío Albelo, para conocer tu recorrido laboral e intereses. Luego, tendrás por delante una instancia presencial con el Tech Lead del equipo para mantener una conversación técnica.