En 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 CUALIFICADO:
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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