Senior Machine Learning Engineer

Sobre Coderland

En Coderland, el talento es lo que hace que las cosas pasen.

Somos una comunidad global de #CodeLovers apasionados por la tecnología, la innovación y la transformación digital. Trabajamos con compañías líderes creando soluciones reales de alto impacto, en un entorno donde cada idea cuenta y cada persona suma.

Aquí no hay talentos invisibles: se escucha, se colabora y se crece.

Ubicación

• Región: Latinoamérica
• Modalidad: Remoto
• Idioma requerido: Inglés (B2+)

Lo que incluye tu salario

• Trabajo 100% remoto
• Coderland Homes en Panamá, Málaga e Islas Canarias
• Espacios de Coworking
• Acceso a oficinas en Panamá, Málaga y Madrid
• Aprendizaje y crecimiento continuo
• Plataforma de formación Udemy Business
• Plataforma de idiomas Preply
• Programa de referidos
• Pagos en USD
• Días familiares
• Bono por aniversario
• Cobertura de salud remota - SafetyWing

Sobre el rol

Buscamos un/a Senior Machine Learning Engineer con experiencia práctica en deep learning de grado de producción para visión artificial. El enfoque es en candidatos que hayan construido, entrenado, validado, optimizado y desplegado modelos de deep learning de visión artificial que estén funcionando en producción para clientes reales o productos de consumo.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar, entrenar, evaluar e implementar modelos de machine learning y deep learning de nivel productivo para aplicaciones de visión por computadora.
• Construir pipelines de machine learning de extremo a extremo que abarquen la ingesta de datos, el preprocesamiento, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos, la evaluación, la implementación, el monitoreo y la mejora continua.
• Entrenar redes neuronales profundas desde cero con conjuntos de datos de imágenes a gran escala y optimizar las arquitecturas de los modelos en términos de precisión, latencia, escalabilidad y robustez.
• Desarrollar soluciones de visión por computadora para clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación, localización, similitud de imágenes y extracción de características.
• Asumir la responsabilidad del ciclo de vida completo de machine learning, incluido el diseño de experimentos, la optimización de hiperparámetros, el versionado de modelos, el registro de modelos, los pipelines de entrenamiento reproducibles y el monitoreo del rendimiento de los modelos.
• Diseñar y optimizar pipelines de entrenamiento distribuido utilizando múltiples GPU y procesar conjuntos de datos a gran escala de manera eficiente.
• Evaluar el rendimiento de los modelos utilizando métodos estadísticos, experimentación rigurosa y métricas de éxito centradas en el negocio.
• Aplicar técnicas de explicabilidad de modelos para validar, interpretar y comunicar las predicciones de los modelos.
• Construir pipelines escalables de entrenamiento e inferencia utilizando AWS SageMaker y otros servicios nativos de la nube.
• Colaborar estrechamente con Product Managers, Data Scientists, Machine Learning Engineers, Software Engineers, Data Engineers, equipos de QA, expertos en el dominio y stakeholders del negocio para entregar soluciones de IA listas para producción.
• Impulsar la mejora continua de los modelos mediante experimentación basada en hipótesis, análisis de errores, optimización del rendimiento y toma de decisiones basada en datos.
• Liderar y orientar a Machine Learning Engineers, Data Scientists y Software Engineers.
• Proporcionar dirección técnica, establecer buenas prácticas de ingeniería, realizar revisiones de arquitectura y código, e impulsar la ejecución de iniciativas de machine learning a gran escala.

Requisitos / Habilidades Requeridas

• Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o un campo relacionado. Se prefiere doctorado (PhD).
• Más de 5 años de experiencia profesional en machine learning, deep learning o visión por computadora.
• Experiencia comprobada en la construcción de pipelines de ML de extremo a extremo en entornos de producción.
• Sólida experiencia práctica con TensorFlow o PyTorch.
• Amplia experiencia en la construcción y optimización de modelos de visión por computadora basados en CNN.
• Experiencia en selección y modificación de arquitecturas, transfer learning/backbones, ajuste de hiperparámetros, evaluación de modelos y trabajo con conjuntos de datos de imágenes a gran escala.
• Experiencia comprobada en la implementación de modelos de deep learning en producción y en la gestión operativa de estos modelos.
• Nivel avanzado o fluido de inglés.

¿Por qué Coderland?

Porque aquí formarás parte de un equipo donde la creatividad, el talento y la tecnología se unen para transformar el futuro. Creemos en las personas, en el trabajo en comunidad y en el impacto que podemos generar juntos.