Funciones

• Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y Deep Learning para resolver problemas de clasificación, regresión y segmentación.
• Analizar grandes volúmenes de datos, realizar feature engineering y seleccionar las variables más relevantes para cada caso de uso.
• Implementar pipelines de datos y modelos en producción, integrándolos con servicios y APIs existentes.
• Colaborar con equipos de negocio y tecnología para entender requerimientos, traducirlos a soluciones algorítmicas y medir su impacto.
• Documentar modelos, experimentos y resultados, asegurando reproducibilidad y buenas prácticas de MLOps.
• Evaluar nuevas técnicas, frameworks y herramientas de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones actuales.

Perfil Requerido

• 2 a 4 años de experiencia en desarrollo de modelos de Machine Learning en entornos productivos.
• Sólidos conocimientos en Python y librerías como scikit-learn, pandas, NumPy; experiencia con frameworks de Deep Learning (TensorFlow, Keras o PyTorch).
• Experiencia en manejo de bases de datos relacionales y/o no relacionales (SQL, NoSQL) y en construcción de pipelines de datos.
• Conocimientos en despliegue de modelos (Docker, APIs REST, servicios en la nube como AWS, GCP o Azure).
• Deseable experiencia en MLOps (MLflow, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitoreo de performance).
• Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y uso de herramientas de control de versiones como Git.

Lo que Ofrecemos

• Comunidad internacional con más de 110 nacionalidades.
• Plan de formación y desarrollo con nuestra Academia interna.
• Entorno dinámico y colaborativo, con eventos internos y cultura de mejora continua.
• Fuerte compromiso con la Responsabilidad Social Empresarial a través de WeCare Together.

Amaris Consulting se compromete a promover la diversidad y a crear un entorno de trabajo inclusivo. Todas las candidaturas cualificadas serán consideradas, prestando especial atención a las personas en situación de discapacidad.