Brasil
Pavago
Jobgether
Senior ML Engineer
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PythonAWSGCP
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Esta posición se publica en nombre de una empresa asociada, que gestiona todas las candidaturas y los pasos siguientes. Nuestro socio busca un Senior ML Engineer con base en Brasil.
Cómo funciona Jobgether
Utilizamos un proceso de emparejamiento impulsado por IA para garantizar que tu solicitud sea revisada de forma rápida, objetiva y justa frente a los requisitos principales del puesto. Nuestro sistema identifica a los candidatos que mejor encajan, y esta lista corta se comparte directamente con la empresa contratante. La decisión final y los pasos siguientes (entrevistas, evaluaciones) son gestionados por su equipo interno.
¡Agradecemos tu interés y te deseamos lo mejor!
¿Por qué postularse a través de Jobgether?
Aviso de privacidad de datos: al enviar tu solicitud, reconoces que Jobgether procesará tus datos personales para evaluar tu candidatura y compartir información relevante con el empleador contratante. Este procesamiento se basa en el interés legítimo y en medidas precontractuales bajo las leyes de protección de datos aplicables (incluido el RGPD). Puedes ejercer tus derechos (acceso, rectificación, supresión, oposición) en cualquier momento.
#LI-CL1
Únete a un equipo de ingeniería innovador que construye infraestructura de próxima generación para pagos globales, ayudando a las empresas a simplificar sus operaciones de pago y mejorar el rendimiento de las transacciones. Como Senior ML Engineer, serás uno de los primeros especialistas en dar forma a las capacidades de machine learning de la organización, trabajando estrechamente con ingenieros experimentados y socios interfuncionales para convertir ideas prometedoras en soluciones listas para producción. Serás responsable del ciclo de vida completo de machine learning, desde la investigación de enfoques y la evaluación de modelos hasta el despliegue, la monitorización y la mejora continua. Tu trabajo ayudará a optimizar las decisiones de enrutamiento de pagos, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer resultados empresariales medibles. Esta oportunidad, centrada en el trabajo remoto, ofrece una importante autonomía técnica, espacio para experimentar y la posibilidad de establecer prácticas fiables de machine learning en un entorno en constante evolución. También mentorizarás a compañeros, influirás en la dirección técnica y ayudarás a identificar dónde puede generar mayor impacto el machine learning.
Responsabilidades
- Liderarás el desarrollo y la puesta en producción de soluciones de machine learning, colaborando con los equipos de ingeniería, producto y datos para ofrecer mejoras fiables y medibles en los flujos de trabajo de pago.
- Gestionarás el ciclo de vida de machine learning: investigar, probar, entrenar, desplegar y monitorizar funciones basadas en ML, asumiendo la responsabilidad de su rendimiento y fiabilidad en producción.
- Optimizarás el enrutamiento de pagos: desarrollarás y pondrás en producción decisiones de enrutamiento inteligentes en los flujos de pago, construyendo la infraestructura necesaria para soportar soluciones de ML escalables y fiables.
- Construirás sistemas de ML listos para producción: establecerás y mejorarás el versionado de modelos, flujos de trabajo de CI/CD, observabilidad, monitorización y otras prácticas de MLOps necesarias para un despliegue y mantenimiento fiables.
- Colaborarás entre equipos: trabajarás estrechamente con gestores de producto, especialistas en datos e ingenieros de software para identificar casos de uso valiosos y traducirlos en funciones implementadas con resultados medibles.
- Diseñarás y evaluarás experimentos: aplicarás razonamiento estadístico, experimentación y pruebas A/B para validar hipótesis, evaluar el rendimiento de los modelos y guiar decisiones basadas en datos.
- Priorizarás el impacto práctico: evaluarás enfoques alternativos de forma pragmática, equilibrando la sofisticación del modelo, la complejidad de la implementación, el valor empresarial y la fiabilidad operativa.
- Mentorizarás a compañeros de ingeniería: compartirás conocimientos de ML, explicarás las compensaciones técnicas y ayudarás a otros ingenieros a adoptar técnicas de machine learning de manera efectiva.
- Interactuarás con clientes: hablarás directamente con los clientes para validar ideas, comprender los requisitos del mundo real y asegurar que las soluciones aborden necesidades prácticas.
- Darás forma a la dirección técnica: ayudarás a priorizar casos de uso prometedores, influirás en las decisiones de ingeniería y establecerás patrones y prácticas repetibles para futuras iniciativas de ML.
Requisitos
Eres un profesional experimentado en machine learning con bases sólidas en ingeniería de software, pensamiento estadístico y la capacidad de llevar modelos a producción de forma independiente. Te sientes cómodo trabajando en un entorno en evolución donde las prioridades y los procesos aún se están definiendo.
- Experiencia relevante: experiencia de nivel senior en ingeniería de machine learning, ciencia de datos o investigación aplicada, con un historial demostrado de despliegue de modelos en producción a través de APIs, procesamiento por lotes o sistemas de streaming.
- Dominio de Python: sólidas habilidades de programación en Python y experiencia práctica con bibliotecas de ML como scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch o Keras.
- Estadística y experimentación: capacidad para diseñar y ejecutar experimentos y pruebas A/B, interpretar resultados estadísticos y comunicar claramente lo que la evidencia demuestra y lo que no.
- Experiencia en ingeniería de software: comprensión sólida de las prácticas modernas de ingeniería de software, infraestructura y herramientas de datos, incluidos los desafíos operativos asociados con el ciclo de vida completo de machine learning.
- Conocimiento de MLOps: familiaridad con los requisitos de los sistemas de ML en producción, incluyendo despliegue, monitorización, versionado de modelos e integración y entrega continuas.
- Fundamentos de aprendizaje por refuerzo: comprensión de los conceptos de aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones, incluidos los bandidos multi-brazo y contextuales. No se requiere experiencia previa en producción.
- Experiencia en la nube: experiencia con plataformas en la nube, preferiblemente AWS, aunque la experiencia en GCP o Azure también es relevante.
- Ejecución independiente: capacidad para investigar, desarrollar, desplegar y mantener soluciones de forma independiente mientras tomas decisiones técnicas acertadas en situaciones ambiguas.
- Colaboración y comunicación: gran capacidad para trabajar con equipos interfuncionales, interactuar con clientes, explicar compensaciones técnicas y contribuir a una dirección técnica compartida.
- Exposición a pagos o comercio electrónico: la experiencia en pagos o comercio electrónico es una ventaja, pero no es obligatoria, ya que el conocimiento del dominio se puede desarrollar en el puesto.
- Mentalidad de crecimiento: disposición para ayudar a establecer prácticas, mentorizar a compañeros y construir una función de machine learning mientras sus prioridades y procesos continúan evolucionando.
Beneficios
- Entorno de trabajo totalmente remoto con un equipo distribuido globalmente.
- Opciones sobre acciones competitivas.
- Vacaciones anuales flexibles, con un mínimo de 25 días a disfrutar.
- Acceso a espacios de coworking en las principales ciudades.
- Workations de empresa y un retiro anual de la compañía.
- Equipo de alta calidad adaptado a tu puesto.
- Contribución de £500 para la configuración de tu oficina en casa.
- Presupuesto generoso para aprendizaje y desarrollo profesional.
- Seguro médico privado.
- Ventajas y beneficios adicionales según la ubicación.
- Onboarding de apoyo y un entorno colaborativo que fomenta la autonomía técnica, la experimentación y el crecimiento profesional.
- Un lugar de trabajo inclusivo que valora los diversos orígenes y anima a los candidatos a postularse incluso si no cumplen con todos los requisitos enumerados.
Más oportunidades con un solo perfil
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