Machine Learning Engineer (Semi-senior)

En Ahorra estamos construyendo la próxima generación de soluciones basadas en AI (Artificial Intelligence), con el objetivo de transformar la experiencia de nuestros clientes y optimizar nuestras operaciones.

Buscamos un Machine Learning Engineer con experiencia sólida en el desarrollo e implementación de soluciones de AI en entornos de producción, y con un fuerte interés en modelos de lenguaje (LLMs), agentes inteligentes y sistemas impulsados por datos.

Responsabilidades:

• Colaborar con equipos de negocio y UX para garantizar la adopción, usabilidad y generación de valor de las soluciones de AI desarrolladas.

• Desarrollar, implementar y mantener pipelines de datos y de Machine Learning.

• Entrenar, evaluar y optimizar modelos de Machine Learning utilizando métricas alineadas con objetivos de negocio.

• Diseñar y construir agentes conversacionales basados en AI.

• Desarrollar soluciones basadas en LLMs, incluyendo la implementación de sistemas de recuperación de información como RAG.

• Trabajar con bases de datos vectoriales.

• Participar activamente en ceremonias Scrum: planificación de sprints, daily stand-ups y retrospectivas.
  

Requisitos mínimos:

• Experiencia de 3 a 5 años en proyectos de AI/ML.

• Dominio de Python y librerías de Ciencia de Datos y Machine Learning como Pandas, NumPy, scikit-learn, entre otras.

• Experiencia práctica en NLP y LLMs, como GPT (OpenAI), Gemini (Google), LLaMA (Meta) y Claude (Anthropic), o similares.

• Experiencia con plataformas en la nube para la creación y gestión de agentes, como Vertex AI Agent Builder y Amazon Bedrock Agents, y frameworks como LangChain/LangGraph y CrewAI, o herramientas equivalentes.

• Experiencia con bases de datos vectoriales como Qdrant, Pinecone, o similares.

• Experiencia en la implementación, integración y evaluación de sistemas RAG.

• Experiencia trabajando con entornos de Data Science y servicios de AI en la nube, incluyendo GCP, AWS y Azure.

• Conocimiento en bases de datos y consultas avanzadas de SQL.

• Experiencia en despliegue de modelos en producción.

Plus:

• Experiencia en desarrollo e integración de APIs con frameworks como Flask, FastAPI, Node.js o similares.

• Experiencia trabajando en equipos Scrum/Agile.