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Qualtop
nos especializamos en la ingeniería de software con
servicios enfocados en Nube, IA y Data
, adoptando un enfoque ágil y centrado en el cliente. Impulsamos la transformación digital y el crecimiento empresarial. Pero más allá de la tecnología, lo que realmente nos impulsa es generar impacto: en nuestros clientes, en la sociedad y en cada persona que forma parte de nuestro equipo. Innovamos con propósito, construimos con visión y trabajamos para dejar huella.
DESCRIPCIÓN DEL ROL:
Diseñar, desarrollar y poner en producción modelos de Machine Learning avanzados para resolver problemas de negocio complejos. El candidato idóneo será responsable de transformar datos crudos en insights accionables y modelos predictivos escalables, asegurando la reproducibilidad y el correcto versionamiento del código y los datos.
Responsabilidades:
Desarrollo de Modelos:
Diseñar y entrenar modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, clustering) utilizando Python y cuadernos de Jupyter.
Gestión de Datos:
Construir consultas eficientes en SQL aplicando buenas prácticas para la extracción, limpieza y preparación de grandes volúmenes de datos.
Puesta en Producción (Mangement & Deploy):
Preparar, empaquetar y desplegar modelos de ML para su uso en entornos productivos.
Operaciones en la Nube:




Administrar y optimizar flujos de trabajo de Machine Learning utilizando plataformas en la nube (GCP con Vertex AI/BigQuery o AWS con SageMaker).
Calidad de Software:
Implementar buenas prácticas de reproducibilidad, documentación y versionamiento de código utilizando Git.
PERFIL PROFESIONAL:
Lenguajes de Programación:
Python avanzado (enfocado en Machine Learning) y SQL nivel intermedio.
Herramientas de Desarrollo:
Uso fluido de Jupyter Notebooks y control de versiones con GIT (nivel básico/intermedio).
Plataformas Cloud (Al menos una):
GCP:
Vertex AI y BigQuery.
AWS:
SageMaker.
Fundamentos Teóricos:
Sólidos conocimientos en Estadística (probabilidad y distribuciones de datos).
Experiencia Práctica Requerida
Experiencia demostrable en el ciclo completo de entrenamiento de modelos (clasificación, regresión y clustering).
Experiencia o nociones claras en la preparación de modelos para producción (MLOps básico).
Aplicación de buenas prácticas en la construcción de consultas de datos y estructuración de código reproducible.
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