¿Te apasiona desarrollar modelos de Machine Learning que generen impacto en el negocio? ¡Esta ocasión es para ti!
Estamos buscando un Machine Learning Engineer (Mid-Level) para integrarse a un equipo de Ciencia de Datos, donde contribuirá al desarrollo de soluciones escalables que impulsen la inteligencia de clientes y apoyen la toma de decisiones basada en datos.
Responsabilidades:
Desarrollar e implementar modelos de Machine Learning, como motores de recomendación, segmentación de clientes y modelos predictivos.
Colaborar con científicos de datos e ingenieros para transformar requerimientos de negocio en soluciones técnicas.
Desarrollar código limpio, escalable y de calidad utilizando Python, PySpark y SQL.
Construir y mantener pipelines de datos utilizando Spark, Airflow o herramientas similares.
Participar en la validación, pruebas e implementación de modelos de Machine Learning.
Comunicar resultados e insights tanto a equipos técnicos como de negocio.
Trabajar bajo metodologías ágiles junto con equipos multidisciplinarios.
Requisitos:
Ingles C1 - C2
Mas de 4 años de experiencia en Machine Learning o Data Engineering.
Conocimiento sólido de algoritmos de Machine Learning y su aplicación en proyectos reales.
Dominio de Python, PySpark y SQL.
Experiencia con frameworks de Machine Learning como TensorFlow o PyTorch.
Capacidad para trabajar en equipo y comunicar conceptos técnicos de forma evidente.
Deseable:
Experiencia desplegando modelos de Machine Learning en producción.
Conocimiento de plataformas Cloud como AWS SageMaker o Azure Databricks.
Experiencia con Git/GitHub y procesos CI/CD.
Conocimiento de herramientas de visualización como Power BI o Tableau.
Experiencia o interés en la industria automotriz.
Ofrecemos:
Salario entre $45,000 $55,000 libres mensuales.
Pago nominal y quincenal.
Prestaciones de ley y superiores.
Proyecto de forma indefinido.
Trabajo HIBRIDO en la CDMX.
Si cumples con el perfil postulate solo con tu CV actualizado
📌 Machine Learning Engineer 2817 Ciudad De México
🏢 Xideral
📍 Ciudad de México
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