En Altumware buscamos un Machine Learning & Data Engineer para sumarse a nuestro equipo de Tecnología.
Tu objetivo principal será evolucionar, productivizar y operar soluciones de ML e ingeniería de datos a partir de prototipos existentes, trabajando bajo la guía técnica de un líder interno y garantizando la calidad y escalabilidad de las soluciones en producción.
? Requisitos e Indispensables (Must-Have)
Licenciatura o Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas Aplicadas o carrera afín.
2 a 4 años en desarrollo e implementación de soluciones de ML/Data Engineering, con al menos 1 caso de uso llevado con éxito a producción real.
Dominio sólido de Python y SQL.
Stack de Datos/ML: scikit-learn, pandas, numpy + al menos un framework de Deep Learning (PyTorch o TensorFlow).
MLOps & Productivización: Manejo de versionado, trazabilidad de experimentos, automatización, despliegue y monitoreo con Git, MLflow (o equivalentes).
Diseño y operación de controles de calidad con Great Expectations (o equivalentes).
Requisitos Deseables (Nice-to-Have)
Experiencia previa en el sector asegurador o financiero.
Manejo de LLMs aplicados (AWS Bedrock), RAG, agentes o NLP/OCR para extracción de texto no estructurado.
Conocimiento en ciclo de vida completo de modelos (drift detection, reentrenamiento) y validación estadística (hipótesis, intervalos de confianza).
Manejo de APIs REST, Docker y arquitecturas en la nube (AWS).
Experiencia en homologación y resolución de entidades a escala.
? Ofrecemos
Sueldo competitivo acorde a experiencia y evaluación técnica.
Esquema 100% Nómina
Prestaciones de Ley
Vales de Despensa
Seguro de Gastos médicos mayores para el empleado
Tarjeta de regalo el día de tu cumpleaños
Excelente ambiente colaborativo y proyectos de alto impacto tecnológico.
Modalidad Hibrida (Oficina/Home Office) Av. Revolución #507, Col. San Pedro de los Pinos
Horario Lunes a viernes de 8:30am a 6:00pm.
or continue with email
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2 a 4 años en desarrollo e implementación de soluciones de ML/Data Engineering, con al menos 1 caso de uso llevado con éxito a producción real.
Dominio sólido de Python y SQL.
Stack de Datos/ML: scikit-learn, pandas, numpy + al menos un framework de Deep Learning (PyTorch o TensorFlow).
MLOps & Productivización: Manejo de versionado, trazabilidad de experimentos, automatización, despliegue y monitoreo con Git, MLflow (o equivalentes).
Diseño y operación de controles de calidad con Great Expectations (o equivalentes).
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Experiencia previa en el sector asegurador o financiero.
Manejo de LLMs aplicados (AWS Bedrock), RAG, agentes o NLP/OCR para extracción de texto no estructurado.
Conocimiento en ciclo de vida completo de modelos (drift detection, reentrenamiento) y validación estadística (hipótesis, intervalos de confianza).
Manejo de APIs REST, Docker y arquitecturas en la nube (AWS).
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