Machine Learning Engineer

Compañía líder en la industria de motores y sistemas de accionamiento de gran tamaño. Con un legado de confianza de más de 150 años de experiencia en ingeniería, productos que impulsan todas las industrias más esenciales del mundo. Hacen realidad la #transicionenergetica con un portafolio que permite a sus clientes aumentar la eficiencia energética, reducir los gases de efecto invernadero y minimizar las huellas de carbono de producción.Equipo de más de 15,000 expertos dedicados, apasionados en el hacer e impulsores de innovación.

Diseñar el futuro significa mantener a las empresas en movimiento. Como un jugador global que opera con el espíritu y la velocidad de un campeón de tamaño mediano, el futuro ofrece oportunidades ilimitadas. Si compartes nuestra mentalidad audaz de ser los mejores en nuestra clase, te queremos con nosotros #wewantyouIN.

Participar en el diseño, desarrollo e integración de aplicaciones, incorporando funcionalidades impulsadas por IA/ML y modelos de lenguaje (LLMs). Impulsar la adopción de nuevas tecnologías asociadas a IA generativa, servicios cloud (Azure OpenAI, AWS Bedrock, MCP) e integraciones que generen valor para el negocio digital. Responsable del ciclo de vida de modelos ML y aplicaciones de IA (diseño, entrenamiento, fine-tuning, implementación, monitoreo y reentrenamiento automático).

Desarrollar y mantener pipelines y CI/CD para despliegue automatizado de modelos y código, incluyendo versionado. Liderar buenas prácticas en desarrollo ML/AI y coaching a otros miembros del equipo. Participar en el modelamiento, preparación y features para entrenamiento de modelos, aplicando técnicas de ETL, feature stores y optimización de datos.

Desarrollar pruebas de concepto con LLMs, sistemas RAG y MVP de IA que validen casos de uso de negocio en plazos acotados. Administrar y optimizar recursos cloud para ML (Dockers, APIs), asegurando eficiencia de costos y rendimiento. Implementar sistemas de monitoreo de modelos, detección de drift y alertas de performance en producción.

Mantener actualizada la documentación técnica de modelos, experimentos y arquitecturas ML en repositorios colaborativos. Colaborar con product managers y stakeholders para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas de IA escalables. Brindar soporte técnico en demos de IA y presentaciones a clientes cuando sea requerido.

Requisitos: Formación profesional en Ciencias de la Ingeniería, tales como Electrica, Mecánica, Minas, Ingeniería de Datos o carrera afín. Contar con al menos 4-6 años de experiencia en Machine Learning Engineering con enfoque en producción end to end (Excluyente). Fundamentos ML/Estadística: Sólida formación en estadística aplicada, modelado predictivo (supervisado/no supervisado), series de tiempo, y análisis de datos estructurados/no estructurados.

Python Avanzado (Excluyente): Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels para análisis estadístico y preparación de datos. Deep Learning y LLMs: PyTorch/TensorFlow, Transformers, experiencia práctica con fine-tuning de LLMs y sistemas RAG. Desarrollo y Producción: Django/Flask para APIs ML, LangChain para aplicaciones LLM, desarrollo de agentes inteligentes y sistemas conversacionales.

Bases de Datos: SQL avanzado (PostgreSQL), experiencia con TimescaleDB o Influx para series de tiempo, vector databases para embeddings. MLOps y Despliegue: Git, Azure DevOps/AWS CodePipeline, CI/CD para modelos ML, Docker, containerización de modelos. Cloud ML: Azure ML/AWS SageMaker, servicios de IA cloud, deployment escalable, optimización de costos.

Visualización y Análisis: Tableau/Power BI para reportería de negocio. Ingles conversacional.Deseables: NLP avanzado, experiencia en area de minería/industrial, conocimientos protocolos industriales como OPC, Automatizacion APC, etc..