Provectus ayuda a las empresas a adoptar ML/AI para transformar la forma en que operan, compiten y generan valor. El enfoque de la empresa está en construir infraestructura de ML para impulsar transformaciones de AI de extremo a extremo, ayudando a las empresas a adoptar los casos de uso de AI adecuados y escalar sus iniciativas de AI en toda la organización en industrias como Salud y Ciencias de la Vida, Retail y Bienes de Consumo Masivo, Medios y Entretenimiento, Manufactura y empresas de Internet. Con oficinas en América del Norte, LATAM y EMEA, Provectus se asocia con clientes de todo el mundo y está obsesionada con aprovechar la nube, los datos y la IA para reinventar la forma en que los clientes operan y compiten. ### **Responsabilidades:** * Crear modelos de ML desde cero o mejorar modelos existentes. * Crear pipelines de ML/AI que incluyan modelos personalizados o APIs como parte del procesamiento. * Colaborar con el equipo de ingeniería, científicos de datos y gerentes de producto en modelos de producción. * Desarrollar la hoja de ruta para experimentación. * Configurar un entorno de experimentación reproducible y mantener los pipelines de experimentación. * Monitorear y mantener modelos de ML en producción para garantizar un rendimiento óptimo. * Escribir documentación clara y completa para modelos de ML, procesos y pipelines. ### **Requisitos:** * Dominio de algoritmos estándar de ML y las matemáticas subyacentes. * Experiencia práctica resolviendo tareas de clasificación y regresión en general, e ingeniería de características. * Experiencia práctica con modelos de ML en producción: orquestación de flujos de trabajo, monitoreo de métricas. * Experiencia práctica con uno o más casos de uso de los siguientes: NLP, LLMs y motores de recomendación. * Sólidas habilidades de ingeniería de software (es decir, capacidad para producir módulos bien estructurados, no solo scripts de notebooks). * Dominio de Python, Docker. * Experiencia práctica con plataformas en la nube (se prefiere la pila de AWS, por ejemplo Amazon SageMaker, ECS, EMR/Glue, S3, Lambda, SQS). * Nivel de inglés - Intermedio alto. * Excelentes habilidades de comunicación y resolución de problemas. ### **Será un plus:** * Experiencia con RAG. * Experiencia con taxonomías u ontologías. * Experiencia práctica con Spark/Dask, Great Expectations.