Importante FINTECH te invita a Unirse a su Equipo de Trabajo como :

Computer Vision / Edge ML Engineer

Objetivo del Puesto:

Diseñar, implementar, optimizar y mantener pipelines de vision por computadora que corran de forma optimizado en el borde (cámaras, SoCs y aceleradores NPU) y, cuando corresponda, en infraestructura de sitio o de entrenamiento. El colaborador es el dueño técnico de que un modelo de percepción se convierta en un sistema medible: accuracy, latencia, consumo y estabilidad en condiciones reales. Traducirá requisitos de producto en arquitecturas de inferencia, criterios de aceptación numéricos y artefactos reproducibles para el resto de ingeniería.

Requisitos:

- Licenciatura o Ingeniería en Sistemas, Tecnologías de la Información, Ciencias de la Computación o afín.
- Inglés técnico intermedio o avanzado.

Experiencia:

- +3 años de ingeniería de software o de aprendizaje automático.
- +1 años vision por computadora aplicada, no únicamente cursos o competencias.
- Experiencia comprobable realizando un caso de inferencia on-device o en NPU (piloto o producción), con capacidad de describir plataforma, SDK y una métrica de desempeño.

Conocimientos Técnicos Específicos:

- Vision por computadora aplicada: detección, clasificación y, deseable, re-identificación, tracking o reconocimiento.
- Entrenamiento o fine-tuning de modelos con PyTorch o flujo equivalente, y exportación a ONNX u otro formato de inferencia.
- Cuantización e inferencia de baja precisión (INT8 o similar), incluyendo calibración y degradación de métrica.
- Al menos una plataforma de inferencia en borde o NPU: NVIDIA Jetson / TensorRT,



Hailo, Rockchip RKNN, Intel OpenVINO, Qualcomm SNPE o equivalente.
- Métricas de evaluación de vision: mAP, precision/rectras propias del dominio, más análisis de failure cases.
- Python de ingeniería: scripts reproducibles, control de versiones y manifests de artefactos.
- Fundamentos de video y cámaras: resolución, FPS, latencia end-to-end, exposición e iluminación como variables del sistema.
- Git

Manejo de Software y Equipo Especializado

- Lenguajes y librerías: Python 3, PyTorch, ONNX, OpenCV, NumPy.
- Toolchains de borde: TensorRT, Hailo Dataflow Compiler, RKNN-Toolkit, OpenVINO u otro runtime de NPU según la plataforma asignada.
- Video y captura: FFmpeg; deseable GStreamer y ONVIF.
- Tracking de experimentos: deseable MLflow, W&B; o DVC.
- Entorno: Linux, Git, estación de trabajo con GPU de referencia y acceso a cámaras / kits de desarrollo en laboratorio.
- Deseable: C++ o Rust en el path de inferencia; stacks de face embedding o de OCR / LPR.

Responsabilidades Principales:

- Definir la arquitectura de percepción para cada capacidad de visión (detección, seguimiento, reconocimiento, atributos, lectura de placas u otras) y el lugar de ejecución: dispositivo, edge de sitio o servidor.
- Seleccionar, adaptar,



entrenar o fine-tunear modelos de visión y prepararlos para inferencia en producción.
- Convertir y optimizar modelos a formatos de despliegue en borde (ONNX, INT8 u otros soportados por el acelerador).
- Diseñar y ejecutar bancos de prueba reproducibles: accuracy, latencia p50/p95, throughput, potencia y comportamiento térmico.
- Documentar fit / no-fit de plataformas de hardware frente a los targets de producto, con evidencia y plan de alternativa.
- Integrar la salida del modelo con el backend mediante eventos estructurados, streams de video y control de versiones del artefacto.
- Establecer, junto con producto, los criterios numéricos de aceptación de cada modelo y no sustituirlos por apreciaciones cualitativas.
- Especificar al equipo de datos los requisitos del golden set: dominio, volumen, taxonomía, casos de falla y protocolo de validación.
- Mantener un repositorio y un runbook que permitan a otro ingeniero repetir compile, bench y despliegue.
- Identificar limitaciones de SDK, operadores no soportados, deriva de datos y riesgos de desempeño en campo.
- Colaborar con backend, full-stack e infraestructura sin asumir el rol de PMO ni de anotador.
- Vigilar buenas prácticas de manejo de datos sensibles asociados a imagen (rostros, identificadores, video) en coordinación con cumplimiento.

Ofrecemos:

- Sueldo mensual $80,000 - $100,000 LIBRES
- Prestaciones de ley
- Modelo de Trabajo: HIBRIDO (Col. Del Valle, Del. Benito Juarez, cerca del Metro Division del Norte)
- Horario de lunes a viernes de 9:30 a.m. a 6:30 p.m

📌 COMPUTER VISION / EDGE ML ENGINEER (Colonia del Valle)
🏢 Rexidi
📍 Colonia del Valle