Machine Learning Engineer

 Posted 2 days ago
  
 Mexico
  
 $2300 - $3300 per month
  
5-10 years experience
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AI Summary

Design and implement scalable, high-availability machine learning architectures from conceptualization to production deployment. Lead technical initiatives, mentor junior engineers, and collaborate with product and data teams to align AI solutions with business goals.

Sobre Creai

En Creai, nos especializamos en aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para transformar negocios. Nuestra misión es ayudar a los clientes a reducir costos, aumentar la eficiencia y desbloquear nuevas oportunidades mediante soluciones de IA de vanguardia.

Descripción del Puesto

Estamos buscando un/a Ingeniero/a de Machine Learning Senior con amplia experiencia liderando proyectos complejos de ML en producción, desde la fase conceptual hasta el despliegue y monitoreo. Este rol requiere un alto nivel técnico, visión estratégica para identificar oportunidades de negocio y capacidad de mentoría para desarrollar al equipo. Serás responsable de diseñar arquitecturas completas de aprendizaje automático escalables y robustas, liderar procesos de implementación de modelos, colaborar estrechamente con múltiples equipos (producto, datos, ingeniería) y proponer soluciones innovadoras a los problemas de negocio más desafiantes.

Este Puesto Exige

  • Desarrollo de Soluciones Avanzadas: Diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de ML en ambientes productivos de alta disponibilidad y baja latencia. Esto incluye la selección de algoritmos apropiados, optimización de modelos y aseguramiento de la calidad del código.

  • Liderazgo Técnico: Liderar iniciativas técnicas y proyectos de alto impacto que involucren múltiples equipos y dominios. Serás un referente técnico, proporcionando guía y dirección en la toma de decisiones clave.

  • Arquitectura y Estrategia: Participar activamente en la definición de estrategias de datos, incluyendo la identificación y selección de features relevantes, preprocesamiento de datos y diseño de arquitecturas de modelos eficientes y escalables.

  • Colaboración Estratégica: Trabajar en conjunto con líderes de producto para entender las necesidades del negocio, con data scientists para la experimentación y validación de modelos, y con equipos de ingeniería para asegurar la integración y el despliegue exitoso, alineando siempre los desarrollos con objetivos estratégicos de la empresa.

  • Mejora Continua: Evaluar y mejorar continuamente el stack de ML, las herramientas, los procesos y las prácticas de MLOps para optimizar la eficiencia y la fiabilidad de las soluciones.

  • Mentoría: Mentorizar activamente a ingenieros junior y mid-level, compartiendo conocimiento profundo en ML y MLOps, y fomentando las buenas prácticas de desarrollo y despliegue.

  • Cultura de Excelencia: Promover una cultura de excelencia técnica, innovación y mejora continua dentro del equipo y en la organización.

  • Liderazgo y Mentoría: Habilidades sólidas de liderazgo técnico, influencia y mentoría, capaces de inspirar y guiar a otros ingenieros.

  • Comunicación Estratégica: Capacidad de comunicación efectiva y persuasiva con stakeholders técnicos y no técnicos, presentando ideas complejas de manera clara y concisa.

  • Visión de Negocio: Enfoque estratégico y una mentalidad fuertemente orientada al negocio, entendiendo cómo las soluciones de ML impactan directamente en los objetivos de la empresa.

  • Toma de Decisiones: Capacidad probada de toma de decisiones rápidas y efectivas, así como de resolución de problemas complejos y ambiguos en entornos dinámicos.

Requisitos

  • Formación Académica: Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o campos afines. Un posgrado (Maestría o Doctorado) en áreas relacionadas con Machine Learning o Inteligencia Artificial es un plus significativo.

  • Experiencia Profesional: Más de 5 años de experiencia comprobada en machine learning aplicado, con un enfoque particular en el diseño, desarrollo y despliegue de modelos en entornos de producción a gran escala

  • Dominio de Python: Dominio avanzado de Python, incluyendo su ecosistema de librerías para ML, y experiencia práctica con frameworks de deep learning como PyTorch y TensorFlow, así como librerías de machine learning tradicional como Scikit-learn y XGBoost.

  • Cloud Computing: Experiencia sólida en plataformas de cloud computing (AWS, GCP, Azure), incluyendo el uso de servicios específicos para ML (ej. SageMaker, AI Platform, Azure ML) y conocimiento de sus arquitecturas.

  • Diseño End-to-End: Capacidad demostrada para diseñar y construir soluciones de ML de principio a fin, desde la ingesta y preprocesamiento de datos, entrenamiento y validación de modelos, hasta el despliegue, monitoreo y mantenimiento en producción.

  • MLOps Avanzado: Conocimientos profundos y experiencia práctica en MLOps, incluyendo el diseño e implementación de pipelines de CI/CD para ML, versionado de modelos y datos, monitoreo de rendimiento de modelos en producción y estrategias de rollback.

  • Experiencia en Liderazgo: Experiencia liderando equipos técnicos, gestionando proyectos de ML o dirigiendo iniciativas técnicas complejas.

  • Especialización Técnica (Valorado): Experiencia con modelos generativos (ej. LLMs, GANs), procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computador o análisis de series temporales, y sus aplicaciones prácticas.

  • Ética y Gobernanza (Valorado): Conocimientos en privacidad de datos, ética en IA, interpretabilidad de modelos (XAI) y gobernanza de modelos, asegurando que las soluciones sean responsables y transparentes

  • Comunidad y Open Source (Valorado): Participación activa en comunidades técnicas, contribuciones a proyectos open source, publicaciones en conferencias o blogs técnicos, o speaking en eventos de la industria.

  • Herramientas MLOps (Valorado): Experiencia práctica con herramientas específicas de MLOps como MLflow, Kubeflow, DVC, Airflow o Vertex AI, para la orquestación, gestión y seguimiento de experimentos y modelos.

Beneficios

  • 💻 Trabajo 100% Home Office con horario alineado a CST.

  • 🏖️ PTO ilimitado: Confiamos en que gestionarás tu tiempo de manera efectiva.

  • 🎓 Presupuesto anual para desarrollo: Acceso a cursos, certificaciones y conferencias.

  • 🛠️ Presupuesto para equipamiento: Configura tu espacio de trabajo remoto ideal.

  • 🩺 Beneficio de salud: Acceso a cobertura médica privada o subsidios para seguro médico.

  • 🚀 Oportunidades de crecimiento: Plan de carrera y mentoría con expertos en IA y tecnología.

¡Te invitamos a postularte!

Incluso si no cumples con todos los requisitos, valoramos experiencias y perspectivas diversas. ¡nos encantaría conocerte!

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